Kinoshita, Ryo

Oya, Kosuke

オオヤ, コウスケ

キノシタ, リョウ

大屋, 幸輔

木下, 亮

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．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 teste

Osaka University Knowledge Archive

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

http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/library/global/dp/1409.pdf

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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

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