JER2026年5月8日
マルコフスイッチングモデルを用いた日本のビジネスサイクルのベイズ分析
Bayesian analysis of business cycles in Japan by extending the Markov switching model
日本語要約
本研究は、日本のビジネスサイクルを分析することを目的としており、特に1985年から2025年までの期間における複合指標の同時指標データを用いています。この期間には、2008年の世界金融危機、2011年の東日本大震災、2020年のCOVID-19パンデミックといった大きなショックがあり、これらの影響でCIが急激に低下しました。このような状況下では、単純なマルコフスイッチングモデルを用いたビジネスサイクルの転換点の推定が困難です。著者らは、スチューデントのt誤差と確率的ボラティリティを組み込んだ拡張マルコフスイッチングモデルを提案し、ベイズ法を用いて推定を行っています。推定の結果、t誤差やSVを用いたモデルは、ESRIが発表したビジネスサイクルの転換点に近い推定値を提供することが示されました。また、正常誤差とSVを用いたモデルにより、景気拡大期と景気後退期におけるCIの平均成長率の構造変化も分析され、2008年10月と2010年2月の2つのブレイクポイントが特定されました。これらの結果は、ビジネスサイクルの理解を深めるとともに、経済政策の立案においても重要な示唆を与えるものです。
ポイント
- 1本研究では、1985年から2025年までの日本のビジネスサイクルをマルコフスイッチングモデルで分析し、特に大きな経済ショックの影響を考慮しています。
- 2スチューデントのt誤差と確率的ボラティリティを組み込んだモデルを用い、ベイズ法で推定を行った結果、ESRIの発表と近い転換点の推定が得られました。
- 3CIの平均成長率の構造変化を分析した結果、2008年10月と2010年2月に2つのブレイクポイントが特定され、景気の変動に関する新たな知見が得られました。
タグ
原論文情報
- ジャーナル
- Japanese Economic Review
- DOI
- 10.1007/s42973-026-00253-9
- 原論文
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本ページはエコノメディア編集部による日本語紹介です。原論文の本文・要旨の全文翻訳ではありません。