時変ベクトル自己回帰モデル ――サーベイと日本のマクロデータへの応用――

Time-Varying Vector Autoregressive Model —A Survey with the Application to the Japanese Macroeconomic Data—

2014/07/25

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要旨

 マクロ経済変数を分析する時系列モデルとして, 時変ベクトル自己回帰(Time-varying VAR)モデルが注目されており, 近年, 様々な拡張が試みられている.本稿では, このモデルについて解説を行うとともに, モデルの構造および実証研究における最近の展開について概観する.このモデルはマルコフ連鎖モンテカルロ(Markov chain Monte Carlo, MCMC)法を用いてベイズ推定することが多いので, そうした推定方法に関して詳しく説明する.また, 日本のマクロデータを用いたモデルの推定結果を紹介するほか, 予測精度を基準としたモデル比較を行う.

Abstract

 The time-varying vector autoregressive (VAR) model has recently attracted attention as a time series model for the analysis of macroeconomic variables and developed in various directions. This article explains this model and surveys the recent development of its structure and empirical applications. Since this model is usually estimated using a Bayesian method via the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method, we explain this estimation method in detail. We also provide empirical results based on the Japanese macroeconomic data and show the superior forecasting performance of the time-varying VAR model.

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Bibliographic information

Vol. 63, No. 3, 2012 , pp. 193-208
HERMES-IR(一橋大学機関リポジトリ): https://doi.org/10.15057/25864
JEL Classification Codes: C11, C15, C32, C52, E52