周波数領域における時系列間の因果性の変化の検証に関して

木下, 亮; 大屋, 幸輔

このアイテムのアクセス数:143件（2018-07-19 00:59 集計）

このアイテムへのリンクには次のURLをご利用ください:http://hdl.handle.net/11094/26829

論文情報

タイトル	周波数領域における時系列間の因果性の変化の検証に関して
別タイトル	Measurement of causality change between multiple time series
タイトル (ヨミ)	シュウハスウ　リョウイキ　ニ　オケル　ジケイレツカン　ノ　インガセイ　ノ　ヘンカ　ノ　ケンショウ　ニ　カンシテ
著者	木下, 亮木下, 亮
著者	大屋, 幸輔大屋, 幸輔
著者の別表記	Kinoshita, Ryo
著者の別表記	Oya, Kosuke
著者 (ヨミ)	キノシタ, リョウ
著者 (ヨミ)	オオヤ, コウスケ
キーワード等	因果性測度
	周波数領域
	ECM モデル
	構造変化
	Causality
	Frequency domain
	Error correction model
	Structural breaks
抄録	時系列間の因果性の検証には Granger による因果性検定など代表的な方法があるが，本稿では構造変化が因果性の大きさに，どのような変化をもたらしたかを検証する方法を提案する．Hosoya (1991), Geweke(1982) において定義された周波数領域上での因果性測度を利用し，構造変化の時点を既知とした上で，因果性の変化の程度を測り，有意な変化が生じているかどうかを検証するための Wald 検定統計量を提案した．この検定統計量では各周波数における因果性の変化を検出することが可能であり，さらに誤差修正モデルにおいても応用が可能である．検定統計量の有限標本における特性をモンテカルロ実験によって確認し，応用例として日米の株価指数を用いた実証分析を行った．
抄録	Structural change is gauged with the change of parameters in the model. In the case of multiple time series model, the causality between the time series also changes when there is a structural change. However the magnitude of change in causality is not clear in the case of structural change. We explore the measure of causality change between the time series and propose the test statistic whether there is any signiﬁcance change in the causal relationship using frequency domain causality measure given by Geweke (1982) and Hosoya (1991). These procedures can be applied to error correction model which is non-stationary time series. The properties of the measure and test statistic are examined through the Monte Carlo simulation. As an example of application, the change in causality between United states and Japanese stock indexes is tested
公開者	Graduate School of Economics and Osaka School of International Public Policy (OSIPP) Osaka University
掲載誌名	Discussion Papers In Economics And Business
巻	14-09
開始ページ	1
終了ページ	29
刊行年月	2014-02
URL	http://hdl.handle.net/11094/26829
関連情報 (references)	http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/library/global/dp/1409.pdf
言語	日本語

著者版フラグ	none
NII資源タイプ	テクニカルレポート
ローカル資源タイプ	ディスカッション／ワーキング・ペーパー
dcmi資源タイプ	text
DCTERMS.bibliographicCitation	Discussion Papers In Economics And Business.14-09 P.1-P.29
DC.title	周波数領域における時系列間の因果性の変化の検証に関して
DCTERMS.alternative	Measurement of causality change between multiple time series
DC.creator	木下, 亮
DC.creator	大屋, 幸輔
DC.creator	Kinoshita, Ryo
DC.creator	Oya, Kosuke
DC.publisher	Graduate School of Economics and Osaka School of International Public Policy (OSIPP) Osaka University
DC.language" scheme="DCTERMS.RFC1766	日本語
DCTERMS.issued" scheme="DCTERMS.W3CDTF	2014-02
DC.identifier" scheme="DCTERMS.URI	http://hdl.handle.net/11094/26829
DC.subject	因果性測度
	周波数領域
	ECM モデル
	構造変化
	Causality
	Frequency domain
	Error correction model
	Structural breaks
DCTERMS.abstract	時系列間の因果性の検証には Granger による因果性検定など代表的な方法があるが，本稿では構造変化が因果性の大きさに，どのような変化をもたらしたかを検証する方法を提案する．Hosoya (1991), Geweke(1982) において定義された周波数領域上での因果性測度を利用し，構造変化の時点を既知とした上で，因果性の変化の程度を測り，有意な変化が生じているかどうかを検証するための Wald 検定統計量を提案した．この検定統計量では各周波数における因果性の変化を検出することが可能であり，さらに誤差修正モデルにおいても応用が可能である．検定統計量の有限標本における特性をモンテカルロ実験によって確認し，応用例として日米の株価指数を用いた実証分析を行った．
DCTERMS.abstract	Structural change is gauged with the change of parameters in the model. In the case of multiple time series model, the causality between the time series also changes when there is a structural change. However the magnitude of change in causality is not clear in the case of structural change. We explore the measure of causality change between the time series and propose the test statistic whether there is any signiﬁcance change in the causal relationship using frequency domain causality measure given by Geweke (1982) and Hosoya (1991). These procedures can be applied to error correction model which is non-stationary time series. The properties of the measure and test statistic are examined through the Monte Carlo simulation. As an example of application, the change in causality between United states and Japanese stock indexes is tested
citation_title	周波数領域における時系列間の因果性の変化の検証に関して
citation_author	木下, 亮
citation_author	大屋, 幸輔
citation_publisher	Graduate School of Economics and Osaka School of International Public Policy (OSIPP) Osaka University
citation_language	日本語
citation_date	2014-02
citation_journal_title	Discussion Papers In Economics And Business
citation_volume	14-09
citation_firstpage	1
citation_lastpage	29
citation_public_url	http://hdl.handle.net/11094/26829
citation_keywords	因果性測度
	周波数領域
	ECM モデル
	構造変化
	Causality
	Frequency domain
	Error correction model
	Structural breaks

論文情報

論文詳細を表示