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統計研究彙報 第74号 No.2

概要

タイトル

 状態空間モデルに基づく季節調整法における改良方法の提案:一般化neg-log 変換の活用に基づくゼロ・負の値を含む時系列データの安定化と季節調整値の推定精度向上

著者

 高部 勲

刊行年月

 2017年3月

要旨

 X-12 ARIMA、DECOMP などの既存の季節調整法プログラムには、時系列の安定化による推定精度向上のために、対数変換やBox-Cox 変換等の各種の変換機能が搭載されている。しかし、ゼロや負の値を含む時系列データに対しては、これらの変換機能を適用することができない。そこで、ゼロや負の値を含むデータに対しても適用できる一般化neg-log 変換を用いてデータを安定化させ、季節調整値の推定精度の向上を試みた。併せて季節調整プログラムDECOMP のモデルをベースとしてInformation Square Root Filter(ISRF)のアルゴリズムを適用し、計算精度の向上を図った。数値実験により、一般化neg-log 変換を行うことで、季節調整系列を適切に捉えていることが示された。また、実データ(国内総生産・民間在庫品増加及び法人企業統計・在庫品増加)に対して提案手法を適用したところ、一般化neg-log 変換を行うことで、AIC がある程度改善することが示された。

 キーワード: 季節調整、状態空間モデル、一般化neg-log 変換、information square root filter

全文

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