状態空間モデルと景気循環

1. 状態空間モデルと景気循環
スライドの練習

2. 研究の動機
状態空間モデルを利用して、景気循環を分析する研究が数多く存在する。
正直、先行研究は、うまくいっていない。
うまくいかない原因は、状態空間モデルを利用すること自体ではなく、モデルが
複雑すぎるのではないのか。
モデルを単純化すれば、うまくいくのではないのか。

3. 変数、記号
状態変数は好景気、不景気の二つのみ。
観測する変数は、上昇、下降の二つのみ。
p(状態変数、観測変数）
ある状態変数のとき、ある観測変数が出現する確率
q(前期の状態変数,今期の状態変数)
ある状態変数のとき、ある観測変数が出現する確率

4. モデル
Ｖ（ｔ期、観測する変数,状態変数)=ｐ（状態変数,観測変数)
＊ｑ（前期の状態変数,状態変数)
＊V(ｔ-1期、前期の観測変数,状態変数)
Ｖ（最後の期間、観測する変数,状態変数)を最大化するような
状態変数を計算する。

5. アルゴリズム
(ステップ1)p,qを適当な値に仮定する。
(ステップ2)p,qとモデルを利用して、Vを最大化する状態変数を計算する。
(ステップ3)求まった状態変数から、p,qを計算する。
（ステップ４）ステップ２に戻る。

7. グラフからわかること
景気循環をほぼスケッチしている。
計算時間は、一瞬。、
短期的ショックを下降局面と見るか、一時的な後退と見るかの判断は、このモデ
ルでは不可能。、、