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タイトル: AR成分付き季節調整モデルの推定に関する新しい試み
その他のタイトル: A New Method for Estimating Models of Seasonal Adjustment with AR Component
著者: 姜, 興起
野田, 英雄
Kyo, Koki
Noda, Hideo
キーワード: 同時推定法
逐次推定法
経済時系列解析
季節調整
状態空間モデル
Simultaneous estimation
Recursive estimation
Economic time series analysis
Seasonal adjustment
State space model
発行日: Jan-2011
出版者: International Information Institute
抄録: 多くの経済時系列データは,トレンド,季節変動,循環変動などの複数の変動成分 を含むと考えられる.本稿では,循環変動がAR モデルで表現される場合の変動成分 (AR 成分) に着目する.モデル構築においてそうした経済時系列の構造が適切に反映さ れていなければ,分析の結果,誤った結論を導く危険性がある.本稿の目的は,AR 成 分を導入した季節調整モデルのパラメータを推定するための新たなアプローチを開発し, 従来のアプローチとの比較で我々の新規提案法の優位性を示すことである.新規提案の 逐次推定法と従来の同時最適化による同時推定法のアルゴリズムのパフォーマンスをシ ミュレーションによって検討した結果,逐次推定法のアルゴリズムの方がきわめて短い 計算時間で済み,かつ安定的な推定結果を導くことが確認された. In general, economic time series data consist of trend, seasonal variation, cyclical variation, and others. This paper focuses on a cyclical variation represented by an autoregressive (AR) model, that is, AR component. If such structure of economic time series is not appropriately reflected in modeling, then analytical results might be misleading. This paper aims to develop a new method for estimating parameters in models of seasonal adjustment with AR component and show the advantages of the newly-proposed approach. Results of simulation show that efficiency of the algorithm based on the newly-proposed approach was very high and the estimates for the parameters have good stability.
URI: http://ir.obihiro.ac.jp/dspace/handle/10322/3127
ISSN: 1343-4500
1344-8994
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