構造変化

構造変化の概念と検定方法

構造変化（こうぞうへんか、英: structural break）とは、計量経済学の分野での重要な概念であり、主に時系列データに見られる予期しない変化を指します。この変化は、特定の経済環境や政策の変化に起因することが多く、マクロ経済データの分析において非常に重要です。特にデビッド・ヘンドリーによってこの概念が広まったことで、構造変化の理解が進みました。

構造変化の検定方法

構造変化の存在を確認するためには、さまざまな検定法が用いられます。一般的にはCUSUM（累積和）検定およびCUSUM-sq（CUSUM二乗）検定が利用されることが多く、これによりモデル内の係数が一定かどうかを評価します。さらに、領域検定も構造変化の検証によく用いられます。

平均における構造変化の検定

平均において既知の構造変化が存在する場合、チャウテストが広く利用されます。しかし、このテストは単一の構造変化が未知である場合には適用できません。その際は、ハートレイ検定がより適切とされています。仲間の検定として以下のようなケースも考慮されます：

1. 平均において未知の構造変化が既知の回数だけ起こる場合
2. 平均において未知の構造変化が未知の回数だけ起こる場合
3. 分散に関する構造変化が発生した場合

ケース1とケース2では、ドナルド・アンドリューズによって発展されたsup-Wald検定、sup-LM検定、sup-LR検定が適用されます。これらの検定は、構造変化の具体的な位置が不明な場合においてもパラメータの不安定性を評価することができます。

非定常過程における検定

構造変化を評価するための検定は、非定常過程でも多くの手法が存在します。例えば、共和分モデルにおける単一の未知の構造変化に対してはGregory–Hansen検定が、さらに二つの未知の構造変化に対してはHatami-J検定が選ばれます。これにより、より多様な状況下での構造変化の特定が可能になります。

プログラムとツール

構造変化の分析には、RやGAUSSなどのプログラムが広く利用されています。これらのツールは、構造変化を迅速に発見し、経済データの変動を適切に解析する支援を行います。

このように、構造変化は経済データ分析において重要な役割を果たしており、多様な検定法が開発されていることからもその重要性が伺えます。今後も、経済の動向を正確に読み解くために、構造変化の理解は一層求められるでしょう。

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