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J-GLOBAL ID：202102255612778801   整理番号：21A0147350

混合頻度ベクトル自己回帰モデルとグレンジャー因果性検定

Mixed Frequency Vector Autoregressive (MF-VAR) Models and Granger Causality Tests

著者 (1件)： 茂木快治 (神戸大 大学院経済学研究科)
資料名： 日本統計学会誌  (Journal of the Japan Statistical Society. Japanese Issue)
巻： 50  号： 1  ページ： 191-204  発行年： 2020年09月 
JST資料番号： L2452A  ISSN： 0389-5602  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 時系列データは様々な頻度で観測される.従来の多変量時系列分析は,分析対象となる変数の観測頻度が統一されていることを前提として成り立っていた.観測頻度を統一する際,一部の変数の時制集約が行われ,分析精度の低下が引き起こされる.この課題を解決すべく,複数の観測頻度の混在を許容する時系列分析が急速に発展している.この新たなアプローチは,Mixed Data Sampling(MIDAS)と総称される.近年,MIDASはベクトル自己回帰モデルとグレンジャー因果性検定に導入された.本稿では,これら最新の研究成果を解説し,米国の月次の物価上昇率と四半期の経済成長率の相互依存関係を分析する。分析の結果,経済成長率から物価上昇率への有意なグレンジャー因果性が検出された.物価上昇率を四半期に集約すると,経済成長率から物価上昇率への有意な因果性は検出されなくなる(見せかけの非因果性).これはMIDASの有用性を示唆する分析結果である.(著者抄録)

シソーラス用語： *自己回帰モデル ,  *試験 ,  データ ,  多変量解析 ,  時系列分析 ,  因果律 ,  経済成長 ,  経済状態 ,  依存性 ,  時系列データ ,  相互依存性 ,  状態
準シソーラス用語： *グレンジャー因果性検定 ,  *ベクトル自己回帰モデル ,  Granger因果性 ,  物価上昇

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

引用文献 (19件)：

• Al-Sadoon, M. M. (2014). Geometric and long run aspects of Granger causality, J. Econom., 178, 558-568.
• Breitung, J. and Swanson, N. R. (2002). Temporal aggregation and spurious instantaneous causality in multiple time series models, J. Time Ser. Anal., 23, 651-665.
• Dufour, J.-M. and Renault, E. (1998). Short run and long run causality in time series: Theory, Econometrica, 66, 1099-1125.
• Dufour, J.-M., Pelletier, D. and Renault, É. (2006). Short run and long run causality in time series: inference, J. Econom., 132, 337-362.
• Ghysels, E. (2016). Macroeconomics and the reality of mixed frequency data, J. Econom., 193, 294-314.

タイトルに関連する用語 (3件)： 頻度 ,  ベクトル自己回帰モデル ,  グレンジャー因果性検定