統計学輪講（第24回）


日時	2018年12月18日（火） 14時55分～ 15時45分
場所	経済学研究科棟 3階第3教室
講演者	佐々木天道（経済学研究科M2）
演題	The data-driven Portmanteau test with the quantilogram
概要	経済・ファイナンスの分野において、時系列データに対して “directional predictability” を見出す手法が考案されてきた。特に自己相関係数 (correlogram) を用いる手段は一般的で、標本自己相関係数について “Portmanteau test” を行う。今回は、 Escanciano and Lobato (2009) で提案された “data-driven Portmanteau test” をベースに話を進める。彼らは検定に AIC や BIC のような制約を課して、データに対して自己相関の最適な order を決定し、検定統計量を構成する手法を提唱した。また、 Linton and Whang (2007) では、各分位点ごとのデータの相関を見る、 “quantilogram” と呼ばれる自己相関係数が提案されている。本発表では、この “quantilogram” のコンテクストで “data-driven Portmanteau test” の統計量を構成する手法を発表する。 [1] Escanciano, J.C., & Lobato, I.N. (2009). An automatic portmanteau test for serial correlation. Journal of Econometrics, 151(2), 140–149. [2] Lobato, I.N., Nankervis, J.C., & Savin, N.E., (2001). Testing for autocorrelation using a modified Box Pierce Q test. International Economic Review 42, 187–205. [3] Linton, O., & Whang, Y.J. (2007). The quantilogram: With an application to evaluating directional predictability. Journal of Econometrics, 141, 250–282.