Ryugaku Jinja · Professor Archive
Public Professor Archive
高岡 慎高岡 慎
University of the Ryukyus · Faculty of International and Regional Creation
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神社University of the Ryukyus · Faculty of International and Regional Creation
Research keywordsseasonal adjustment・X-12-ARIMA・calendar effects・GDP time series・outlier treatment・model selection stability
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- GDP関連系列の季節調整における外れ値処理の妥当性について2022 · 高岡 慎
- GDP関連系列の季節調整における外れ値処理の妥当性について2022 · 高岡 慎
- X-12-ARIMAにおけるモデル選択の安定性の改善について―法人企業統計の事例―2013 · 多くの官庁統計で利用されている季節調整プログラムX-12-ARlMAでは、新規データを追加した再計算に伴う過去の季節調整値の改定幅が小さいという意味で「安定的」な季調値を算出するために、定期的な内部モデルの選択作業が必要となる。しかしながら、近年では不安定な経済情勢を反映した不規則なデータの変動のために、定期的なモデル替えが安定性の点で必ずしも良好に機能せず、モデル替え自体が原因となって過去の公表値に無視できないほどの大幅な遡及改定が生じるケースが生じている。財務省によって公表されている法人企業統計調査では、こうした問題に対応するため、平成23年10-12月期調査(平成24年3月1日公表)から安定性に関する条件を加味した新しいモデル選択法を採用している。本稿では、この新しいモデル選択法について説明するとともに、いくつかのシミュレーション結果について示す。 (管理者追加)リポジトリ登録情報を移行しました。確認のうえ、加除修正をしてください。
- 非定常季節経済時系列の理論と応用2024 · この研究プロジェクトでは日本の社会・経済、とりわけマクロ経済の動向を理解する為に、最近のデータサイエンスの展開を踏まえた非定常多次元時系列の分析法を開発した。さらに、公的統計における季節調整法の検討を含めたマクロ経済のデータ分析を行った。研究プロジェクト関係者による2024年度の研究活動を幾つか説明する。 (i) 基礎理論:前年に引き続き非定常系列における状態推定のフィルタリング・スムージング理論の検討をおこなった。SIML(separating information maximum likelihood)法と呼ばれる離散時系列の周波数領域における実フーリエ変換に基づく新たなスムージング法の基礎を検討した。さらに季節性を含む非定常時系列における直近の構造変化点の検出方法を forward-backward-smoothingと呼ばれるSIMLスムージング法にもとづき開発を行って行った。(ii) 季節調整法:米国センサス局で開発しているX-12-ARIMA, X-13ARIMA-SEATSの内容を検討、従来から知られている季節調整法DECOMPとの関係も検討した。またRプログラムを作成、ネット上で利用可能な季節調整プログラムSarSIML法を開発中である。(iii) 研究コンファレンス:プロジェクト関係者及び数名の研究プロジェクトに関心を持つ研究者により研究会議を琉球大学国際地域創造学部に置いて開催した。
- 経済統計・政府統計の数理的基礎と応用2011 · 本プロジェクトは、経済統計とりわけ政府統計において重要な課題となっている問題に関して、その統計学的・制度的側面について検討してきた。 主たる研究トピックは、ミクロ統計については、小地域統計の推計にまつわる統計理論的問題、標本調査のデザインの問題、データの秘匿ならびに開示リスクに関する問題、家計調査の改善問題などである。マクロ統計については、GDP推計についての改善問題、人口推計に関連して死亡率予測の方法の改善問題などである。さらにミクロ統計とマクロ統計の整合性の問題、例えば種々のベンチマーク問題などについて検討し、成果を得た。
- 経済統計・政府統計の理論と応用からの提言1943 · 本研究プロジェクトは、経済統計とくに政府統計における重要な課題に関してその統計学的・制度的側面について研究した。また経済統計の最近の重要な分析手法も検討の対象とした。これらの課題について多くの知見を得て、多数の論文公刊、学会報告を行った。 具体的な研究トピックは、ミクロ統計については、標本調査のデザイン、データの匿名化に関わる問題など、マクロ統計については、人口統計の予測とその評価の問題、GDP統計や消費統計の精度改善の方策などである。諸統計間の整合性の問題も取り上げた。また分析手法については、パネルデータの分析ならびにファイナンスデータのボラティリティー分析などについて知見を得た。
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