非線形時系列モデルによる経済指標の予測精度向上に関する研究

序論 経済指標の予測は、政策立案や投資判断において重要な役割を果たしています。従来の線形時系列モデルは、シンプルで解釈が容易である一方、複雑な経済現象を十分に捉えることが難しいという限界があります。経済データはしばしば非線形性や非定常性を持ち、これが予測精度に影響を及ぼすため、非線形時系列モデルの導入が注目されています。本レポートでは、非線形時系列モデルを用いた経済指標の予測精度向上について検討し、その有効性と実務上の応用可能性を明らかにします。

本論 非線形時系列モデルには、ARCH（自己回帰条件付きヘテロスケダスティシティ）モデルやGARCH（一般化ARCH）モデル、さらには状態空間モデルやニューラルネットワークなどが含まれます。これらのモデルは、データの分散が時間とともに変動する特性を捉えることができ、特に金融市場のボラティリティ予測においてその力を発揮します。例えば、GARCHモデルは過去の誤差の大きさを考慮に入れることで、将来のリスクをより正確に予測することができます。 さらに、非線形モデルの導入により、経済指標同士の複雑な相関関係を捉えやすくなります。例えば、消費者信頼感指数と実質GDP成長率の関係は、単純な線形回帰モデルでは捉えきれない非線形の関係性を持つことが多いです。最近の研究では、機械学習を活用したアプローチが急速に進展しており、これにより大量のデータを効率的に分析し、より精度の高い予測モデルを構築することが可能となっています。具体的には、深層学習を用いたモデルが、従来のモデルに比べて予測精度が大幅に向上することが示されています。

結論 非線形時系列モデルは、経済指標の予測精度を向上させるための強力なツールであることが明らかになりました。従来の線形モデルでは捉えきれない複雑な経済現象を分析することで