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
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。