・本稿の内容 前回は行列を用いて最少二乗推定量を導出しました。今回は回帰直線の当てはまりの尺度である決定係数を行列を用いて導出します。前回と同じく、回帰モデルの説明変数の数は定数項を含めて個、データのサイズは個()として話を進めます。 Ⅰ:準備 …

・本稿の内容 ボックスジェンキンスの時系列モデル選択法に関するメモです。最初にモデル選択法のプロセスを簡単に確認したあとに、Enders[2014](新谷・藪訳[2019])の練習問題とRを用いて、実際にモデル選択を実施してみます。・本文 Ⅰ:ボックス=ジェンキン…

・本稿の内容前回は2変量VARを例にコレスキー分解を用いた識別制約を確認しました。 本稿では2変量をn変量に一般化して識別に必要な制約条件の個数を再度確認し、*1コレスキー分解以外の識別制約に関して簡単に触れます。・本文 Ⅰ:識別制約の個数 Ⅱ:識別制約…

・本稿の内容 線形トレンドモデルを用いたGDPギャップの簡単な求め方をメモします。*1・本文 Ⅰ.線形トレンドモデル、成長率の公式 Ⅱ.GDPギャップの導出 Ⅲ.注意点 Ⅰ.線形トレンドモデル、成長率の公式 線形の確定トレンドを持つ以下の回帰モデルを線形トレン…

・本稿の内容 VARと識別に関する基本的な内容のメモです。・本文 Ⅰ.構造VAR・誘導VAR Ⅱ.ショックの識別 Ⅰ.構造VAR・誘導VAR 政府の政策変数(具体例として金融政策)を、実体経済の変数(具体例としてGDP)をとおいて、 以下の2変量のモデルを考える。 ここで、①…

・本稿の内容 最少二乗推定量の行列を用いた導出過程をメモします。重回帰モデルの説明変数の数は定数項を含めて個、データのサイズは個()として話を進めます。 Ⅰ:準備 Ⅱ:最少二乗推定量の導出 Ⅲ:具体例 Ⅳ:参考文献 Ⅰ:準備 変数関数をの関数と考える。のによ…