Home早川 和彦. . 日本統計学会誌. シリーズJ. 2014, Vol.43, No.2, p.275-292, 03895602.
いわゆるビッグデータと呼ばれる大量のデータが、社会の至るところで収集?蓄积され、高度に分析されるようになっています。この论文の研究主题は、景気やインフレといったマクロ経済の予测に活用するビッグデータ分析です。最近では、数十から数百种类の时系列データを分析することで、より精度の高い景気予测が可能となってきています。同论文では、こういった大量で多种类のデータを扱うための计量分析手法を绍介します。
书誌情报など
研究者プロフィール
（はやかわ かずひこ）
教授
広岛大学大学院社会科学研究科 経済分析讲座
研究分野 社会科学/経済学/経済统计
情报通信技术の発展?普及により、今日、様々な场面で多くのデータが自动的に収集?蓄积されるようになって来ています。実际のビジネスの现场でも、そのデータ(ビッグデータ)を用いて有益な情报を得ようとしています。このような大量のデータを有効に使おうという倾向は、経済学でも当てはまります。例えば、スーパーの笔翱厂データを用いて新しい物価指数を作成したり、ファイナンスの分野ではティックデータと呼ばれる秒単位?分単位の株式や為替レートのデータを用いた研究も行われています。
これまでのさまざまな研究成果をまとめた、このサーベイ論文では、その中でも特に多種類のマクロ時系列データを用いた研究を紹介しています。マクロ経済学の1つのテーマとして、景気の計測という問題があります。この問題に対し、これまでは、分析者が代表的な経済データを数個（例えば、鉱工業生産指数や有効求人倍率など3, 4個）選んで、それを統計学?計量経済学の手法を用いて分析する、というのが基本的なアプローチでした。しかしながら、どの変数を選ぶかは、分析者の主観に基づいており、選ぶ変数によっては結果が異なるという問題が生じてしまいます。この問題の背景として、伝統的な統計手法は、高々数個の変数を分析することを前提にしているという点があり、多種類の変数を用いて分析することが困難でした。しかし、近年、多種類の変数を分析するための統計手法が開発され、それを使うことで、例えば数十から数百種類の高次元マクロ時系列データを用いて景気を計測することが可能になりました。実際、ヨーロッパでは、Centre for Economic Policy Research（CEPR）という研究機関が、EuroCOINと呼ばれる高次元マクロ時系列データを用いて作成された景気指標を公表しています。
このような高次元データを用いた计量分析は、现在、计量経済学の中心的なテーマになっており、様々な研究が行われています。例えば、インフレ率を予测する际には、伝统的な手法に基づいたものより、高次元データを用いて予测した方が、予测の精度が高くなるという研究や、高次元データを扱うための计量分析手法自体も中心的な研究テーマとなっています。
この记事は、学术?社会连携室と広报グループが作成し、2017年に公开したものです。
