状態空間モデルにおける単位根検定
一ベイジアンの視点から一河田正樹

1 はじめに時系列モデル分析において，平均非定常な系列が，階差をとれば定常系列になる階差定常であるかどうかを検定する手法が単位根検定である。系列が定常な場合，パラメータの漸近分布は正規分布となる。しかし，単位根を含む場合には漸近分布が特殊な分布に従う。そのため，単位根検定を最初に提唱したDickey ・＝ Fuller流の単位根検定1）では，単位根を含むという帰無仮説が棄却されにくい，すなわち検出力が低くなるという問題点を含んでいる。

この問題についてSims［10］は，ベイジアンアプローチではこのような問題がおこらないと主張した。またSims and Uhlig［12］においてシミュレーション実験をおこない，一様な事前分布を設定した場合のパラメータの事後分布は，単位根を含む場合にも定常の場合と同様に左右対称の分布となることを示した。Simsは伝統的アプローチ2）による単位根検定を，不毛な考え（sterile ideas）として痛烈に批判した3）ため，単位根問題におけるベイジアンアプローチについての論争がおこった。論争の中心は事前分布の設定にあり，単位根問題におけるベイジアンアプローチでは事前分布の設定の仕方によって，結果が大きく異なることが知られている4）。
注1）Fuller［2］やDickey and Fuller［1］などで考えられた方法を総称してDickey＝Fuller流の単位根検定という。
2）本稿ではノンベイズのアプローチを伝統的アプローチとよぶ。
3） Sims ［10］ p． 463．

4）河田［4］［5］では，この問題のサーベイといくつかの実験をおこなった。

一1一

徳山大学論叢第55・56号

一方，伝統的アプローチによる単位根検定においても，Dickey‑Fuller流の単位根検定の検出力の低さへの対処がなされている。そのような観点から，帰無仮説を定常モデルとする検定が考えられ，その1つにKwiatkowski et al．［6］の検定5）がある。 K：PSS検定は，1種の状態空間モデルを仮定し，状態方程式の誤差項についてラグランジュ乗数（LM）検定をおこなったものである。

本稿では，K：PSS検定で考えた状態空間モデルにベイジアンアプローチを試みたKoop and van Dijk［7］の手法について，伝統的アプローチであるKPSS検定やDickey ・＝ Fuller流の検定との関係やそれぞれの検定の特徴などについて考察を進めていく。

次節以降は以下のような内容となっている。2節では状態空間モデルにおける単位根についてKPSS検定を中心に概説し， MAモデルの単位根との関連を説明する。3節ではKoop and van Dijk［7］の用いたベイジアンアプローチについて概説する。4節ではシミュレーション実験をおこない，ベイズファクターによる検定，KPSS検定， Dickey ・ Fuller流の検定について，検定どうしの関係や個々の検定の特徴について考察をおこない，5節で総括する。

2 状態空間モデルにおける単位根

Kwiatkowski et a1．［6］では，原系列ytを線形トレンド，ランダムウォーク，定常な誤差項の3つに分解することを仮定している。すなわち，

yt ＝＝ gt＋Tt＋etとなり，ここで，τtは5）以下この検定のことをKPSS検定ということにする。

一2一（1）

2001年12月 河田正樹：状態空間モデルにおける単位根検定（2）

τt＝τt＿1一ト￠ttを満たすランダムウォークであり，u彦〜（0，σ3），i．i．d．である。

このモデルにおいて，utの分散σ3に着目し， Ho：σ3＝Ovs． Hi：σ2≠0という検定を行なうのが，KPSS検定である。八田仮説のもとで，τtは時点tに依存せず一定となるので，9tは線形トレンドまわりの定常な系列となる。

一方，対立仮説のもとでは，τtはランダムウォークとなり，9tは単位根を含む系列であるとみなされる。

このモデルは状態空間モデルの1種とみることができる。状態空間モデルとは，時系列IYtを，状態変tw Xtの線形関数にノイズを加えた観測方程式と，Xtの前時点の状態からの推移にノイズを加えた状態方程式の2つの方程式によって表現するモデルであり，ARIMAモデルを含むさまざまな時系列を表現できる。

一般的には］Y， ＝ G，X，十JV，（3）X，．， ＝＝ F，Xl，十 V，（4）とあらわされ，（3）式が観測方程式，（4）式が状態方程式である。
Kwiatkowski et a1．［6］のモデルにおいて，（1）式を観測方程式，（2）式を状態方程式とみれば状態空間モデルである。

KPSS検定ではNabeya and Tanaka［9］で考えられた統計量が用いられる。ytを定数項と線形トレンドに対して回帰した残差を6とする6）。残差の部分和をオ
S，＝Σ∂∫，t＝1，2，…，Ti＝1（5）と定義し，63を誤差項の分散の推定値とすると，LM統計量は6）（1）式でξ＝0のとき，6，＝g，一gとなる。

一3一

徳山大学論叢第55・56号

et〜N（0，σ3），i．i．d．という仮定のもとで，

ア五！レf一Σ壽（6）

t＝1となる。

しかし，（6）式のet〜N（0，σ3），i．i．d．という仮定は強すぎて，非現実的である。そのため，Kwiatkowski et al．［6］はi．i．d．が成り立たない場合の誤差項分散の推定値として，
アぎ

アt＝1s＝1t＝s十1s2（の＝T iΣel十2T‑1Σw（sのΣetet一、（7）を考えた。ここで，w（s，の＝1‑s／（1＋1）であり，誤差項の異時点間の積にウエイトを与えている。1はラグを適期まで考えるかについてのパラメータである。

また検定統計量は分子も基準化し，カーzg？1 Ssy，ii；（8）というものが用いられている。Kwiatkowski et al．［6］ではこの統計量の臨界値をシミュレーションによって求めた。

ところで，状態空間モデルにおける単位根問題は，MAモデルの単位根問題と密接な関係がある。
エノt＝dt一ト1／t△Vt＝（1一θL）Et（9）（10）というMA（1）モデルを考える。
ここで，Vo＝∈oとおき，△Vtを変形し累積すると，

オ
Vt＝（1一θ）Σ（s十θets＝0‑4一（11）

2001年12月 河田正樹：状態空間モデルにおける単位根検定となる。

一方，（2）式で，Ut＝（1一θ）Etとおくと，

オ
τt＝τ。＋（1一θ）Σ∈、s＝1（12）となるので，初期値を適当に選ぶことによって（1），（2）式は（9），（10）式のMA（1）モデルと等しくなる。
オ（11）式で1θ1＜1のとき，（1一θ）Σ∈sは1（1）7），θ∈tは1（0）なので，yt
コむは1（1）となる。一方θ＝1のときはVt ＝＝ Etとなるのでytは1（0）となる。

すなわちMAモデルにおける単位根検定からは，定常モデルを帰無仮説とした仮説検定が自然と導かれる。

3 ベイジアンアプローチ

Koop and van Dijk［7］において最初に考えたのは，線形トレンドのない次のようなモデルである。
yt＝τt一トet（13）τt＝τt＿1一｝一Ut（14）ここで誤差項にはet〜N（0，σ3），i．i．d．， ut〜N（0，σ3），i．i．dという強い仮定を置いている。

系列が単位根を含むかどうかの検定は，Ho：σ3＝Ovs． Hi：σ3≠0ということであるが，この検定はσ3
θ＝σ許σ3（15）とした場合，Ho：θ＝Ovs． Hi：θ≠0という検定をおこなうことと同値で7）1（d）はそ：の系列のd回差分をとったものが定常系列となることをあらわす。

一5一

徳山大学論叢第55・56号ある。このような変換をほどこすことによって，0：≦σ2〈・・のパラメータ区間が，0≦θ＜1という有限の区間に変換される。
Ho：θ＝0の検定は，単純仮説vs．複合仮説の検定なので，事前分布をp（o） ＝ （Z（Ol一．，）g（e） （（ee ；' oOoO：S；

（16）

とおく。

ここで，対立仮説のもとでの事前分布について考えてみる。θとσ3に，無知をあらわす事前分布を設定するならば，Jeffreysの基準8）により，θに関しては一様分布，σξに関してはその対数が一様分布となる分布を設定することができる。しかし，これらの分布は積分が1とならないimproperな事前分布である。そこで，properな事前分布としてσ3の逆tw heについてガンマ分布を考える9）。

g（e， he） 一v fG（se‑2， y，）（17）

ここで，sJ2はガンマ分布の平均を， yeは自由度を表している10）。これは自然共役事前分布であるが，レ、としてごく小さな値11）をとると，無知を表す事前分布に近くなる。

一方，尤度関数について考える。（13）（14）式をベクトルで表現すると，

y＝T十e， T＝ Cu（18）となる。ただし，

8）Jeffreys［3］p．117で，「ごくふつうの場合であればおおむね成立する」とした基準である。なお，訳語はZellner［15］邦訳47ページによる。
9）θには一様分布を設定している。
10）ガンマ分布のこのような表現はPoirier［11］p．100などに見ることができる。
11）1（oop and van Dijk［7］では10‑300を考えた。

一6一

2001年12月 河田正樹：状態空間モデルにおける単位根検定

y一（91，…，y、）ノ，τ＝（τ1，…，τ、）ノ， e＝（el，…， et）t）U＝（π1，…，・Ut）'

1 0 ・一 0C‑

1 1 ・一 O

1 1 一・ 1である。したがって，

g 一一 N（O， ol V）

00びである。となる。ただし，V＝IT＋1‑e

事前分布と尤度をかけあわせ，局外母数であるh，を積分することによって，θの事後分布は1）（θll：）ata）oc l v'1‑1／2（y／v'一ly一トレθs3）一（T＋レe）／2（19）となる。

y、としてごく小さい値をとり，s3＝1とすると，この項は無視してもよく，事前分布においてπ。＝0．5としたときの事後オッズ比は

一i］tl＝＝一Fit7T＝iSl：Zllllliiii一：7i72‑1一，，，y（'yiii，｝）一．，， （20）となる。これはベイズファクター
PO／Pi
B‑no／nlに等しくなる。

一7一（21）

徳山大学論叢第55・56号

4 シミュレーションによる検証

Koop and van Dijk［7］の考えたベイジアンアプローチを検証するために，本稿ではシミュレーション実験をおこなってみた。
（13）（14）式においてetとUtについて正規乱数を発生し，τo＝0として，T＝100個のytの系列を作った。ここで， etの分散σ3は1とし， Utの分散0㌶は与えたθからσ3＝として導出した。
1‑0

まず系列ytを，データ発生プロセス（DGP）のθの値を変えて3つ発生し，それぞれの系列の周辺事後分布の形状を調べてみる。

周辺事後密度関数（H）

周辺事後密度関数（1）90380・7025602
懸遡50
細401．5蝉30201α510@

0D10．（Eα（B一一0O，0400．（焉0204α6α81θ0口一0θ

図1：θ＝0の時の周辺事後分布

図2：θ＝0．5の時の周辺事後分布

ζ

周辺事後密度関数（皿）死占

5遡41α5@060．70．8α91θ

図3：θ＝1の時の周辺事後分布

図1はθ＝0のときの周辺事後分布であり，0のごく近くの範囲の密度が一8一2001年12月 河田正樹：状態空間モデルにおける単位根検定非常に高くなり，他の部分の密度は非常に低い。このデータではB＝83．56となり，帰無仮説が採択される。

図2はθ＝0．5すなわちσ3＝σξのときの周辺事後分布である。0．5の近くを山とするほぼ左右対称の形状をしている。またこのデータでは
B＝4．2×10‑27となり，対立仮説が採択される。

図3はθ＝1すなわちσ3＝0のときの周辺事後分布である。ここでσ3＝1とした。この場合，1の近くにかなり大きな山ができる。またこのデータではB＝2．4×10 一111となり，対立仮説が採択される。

次に，DGPのθを0から0．1まで0．01刻みで変化させ，個々のθについてT＝100の系列を1，000二つくり，そのうちB＞1となる系列がいくつあるかを数えてみた。

表1：Hoを採択する系列の数（1000系列中）
θ系列数

00．01

0．02

0．03

0．04

0．05

0．06

0．07

0．08

0．09

0．1

999332168

12562433123191112θが少し変化しただけで，採択される系列が急激に減っていくことがわかる。この結果からはDickey‑Fuller流の検定でおこる，帰無仮説が棄却されにくいという問題は，ある程度回避できているということが想像できる。

さらにKPSS検定やDickey＝Fuller流の検定などの，伝統的アプローチをおこなった場合との結果の比較をしてみる。
まず，DGPのθ・・ O， O．01，0．05，0．1，0．5，0．99について，それぞれT＝100の系列を100個つくり，個々の系列にベイズファクターによる検定，KPSS検定， Dickey‑Fuller流の検定をおこなった。ここで，1．B＞1なら1（0）2．」7〈0．463なら1（0）3．P＞0。921なら1（1）とした。KPSS検定はKwiatkowski et a1．［6］p．166から， Dickey一一9一徳山大学論叢第55・56号

Fuller流の検定はFuller［2］p．641からそれぞれ有意水準5％の片側検定の臨界値を用いた。

表2において，左側はDickey‑Fuller流の検定で1（0）とみなされたものであり，右側は1（1）とみなされたものである。それぞれについて，ベイズファクターによる検定とKPSS検定の結果をクロス集計している。
表2：検定どうしの関係（1）1（1）（DF検定）

1（0）（DF検定）

B

B
1（0） 1（1） 計

97 097P（1）QX93100v

111（0）
P（1）

v

β1（0）

カカ

θ＝01（0） 1（1） 計221941P（1）

X

5059v

R169100v

P（1）O8585v

P8586v
P（1）v

OO

242424241（0） 1（1） 計000O
O5555O
O00O
O

3314v

P（1）

v

331（0） 1（1） 計
000141（0）001（0） 1（1） 計
000Ov

BBO1（0）001（0） 1（1） 計000P（1）P（1）カカ1（0）

1（0） 1（1） 計
000カか1（0）

B1（0）

00

β1（0） 1（1） 計
1011（0）P（1）

カカ1（0）

P（1）θ＝0．99

P 84 85
U 91 97βv

θ＝0．5v
カ1（0）
P（1）

θ；0．1

P（1）

E1（0） 1（1） 計
57121（0）

OO

β1（0）

カカ

θ＝0．05カ

θ＝0．011（0） 1（1） 計
0001414B1（0） 1（1） 計
000OO76767676

B1（0） 1（1） 計
000OO95959595

この結果から，まずDickey＝Fuller流の検定について，データに新たな一10一2001年12月 河田正樹：状態空間モデルにおける単位根検定

ノイズが加わった場合には，結果の信頼性が低いということがいえよう。
θ＝0．5のとき，σ3＝σ2であるので，ytはランダムウォークに，その誤差項と等分散のホワイトノイズを加えたものとみなせる。よって，その程度のノイズで検定のサイズが変わってしまうことが確認できる。

単位根を含むモデルを2つの検定では，ベイズファクターを用いたもののほうが検出力が高いことがわかる。これは，伝統的アプローチでは帰無仮説を否定する強い証拠がないと対立仮説が採択されないのに対して，ベイジアンアプローチでは，帰無仮説と対立仮説を同等に扱うということにもよる。

しかし，ベイズファクターでは棄却されるのに，伝統的アプローチで棄却されない系列もある。そこで，θ＝0．01の4系列について，ytの折れ線グラフとそれぞれの系列の周辺事後分布を次に示す。

β：1（0）η：1（0）

40
お一30
お一20
15
105010

図4：B＞1，η＜0．463の系列

α050，10．1502

図5：B＞1，η＜0．463の系列の周辺事後分布

B：1（1）η：1（1）40
お3025z）一15一10・T0

図6：B：≦1，η≧0．463の系列〜C

00．050．10．1502

図7：B≦；1，η≧：0．463の系列の周辺事後分布

一11一

徳山大学論叢第55・56号

B：1（1）η：1（0）

40
35
30
25201510500

図8：B≦1，η＜O．463の系列

0．050．10．1502

図9：B：≦1，η＜0．463の系列の周辺事後分布

β：1（0）η：1（1）40
お30
25201510500

図10：B＞1，η≧：0．463の系列

0．050．10．1502

図11：B＞1，η≧0．463の系列の周辺事後分布

この4つの系列をみると，ytのグラフからは図6が非定常であることは明らかに分かる。しかし，他の系列についてはytのグラフからは定常か非定常かの判断はできない。

周辺事後分布をみると，ベイズファクターによって1（0）となる系列はθ＝0に高い密度を持つ。一方，KPSS検定では0の周辺の密度が高くなる
場合には1（1）となる。図9と図11が対照的であり，図9はθ＝0およびその近くの密度が低いのに対し，図11はθ＝・Oおよびその近くで密度が高くなる。前者はベイズファクターで1（1），KPSS検定で1（0）となるのに対し，後者はベイズファクターで1（0），KPSS検定で1（1）となる。

次にDGPとしてg，＝ρYt‑1＋etというAR（1）モデルを考える。そこで
ρ＝1，0．85，0．5についてT＝100の系列を100個つくり，3種類の検定をおこなった。

一12一

2001年12月 河田正樹：状態空間モデルにおける単位根検定

このモデルは，（13）（14）式のモデルに一致するものではないが，モデルを誤って定式化した場合として考察してみる。
表3：検定どうしの関係（1）1（0）（DF検定）

β1（1）（DF検定）

B1（0）K 1（1）

O22@ 計

O22カ

ρ＝11（0） 1（1） 計
0001（0）P（1）v

B1（0） 1（1） 計

0OO1（0）P（1）v

158398

1583
98

1（0）
P（1）

v

B1（0） 1（1） 計

1（0）184361P（1）T3439v

Q3

77

100

カカ

ρ＝0．5

OO

98989898B
1（0） 1（1） 計カカ

ρ＝0．851（0） 1（1） 計
0001（0）P（1）v

0OO022022

B1（0） 1（1） 計
000OO0000この結果をみると，ρ＝1のときには，ベイズファクターによる検定とKPSS検定は，ともにすべての系列を1（1）と結論づけており， Dickey＝Fuller流の検定より正確な結論を導いている。
一方，ρ＝o．85，0．5の定常なAR（1）モデルの場合は，ベイズファクターによる検定とKPSS検定はともに，誤って1（1）という結論を出すことが多い。特にベイズファクターではかなりの問題点がある。ベイズファクターによる検定では，モデルの定式化を誤った場合には，誤った結論を導く可能性がかなり高いということが示唆されよう。

5 おわりに本稿では，Kwiatkowski et al．［6］の帰無仮説を1（0）とする仮説検定と，それをベイジアンアプローチでおこなったKoop and van Dijk［7］につい一13一

徳山大学論叢第55・56号て考察をおこなってきた。

Koop and van Dijk［7］のベイジアンアプローチでは，状態空間モデルにおける単位根検定をおこなった場合に，その検出力が高くなることがシミュレーション実験によって示された。

単位根検定は，その大部分が四品仮説を1（1）としたものであるが，帰無仮説を1（0）とした検定は，系列が単位根を含むかどうかの問題について確証を与えてくれる12）ものである。三無仮説を1（0）とした検定が，ベイジアンアプローチによってほとんど考えられてこなかったことは，片手落ちの状態である。帰無仮説を1（0）とした検定について考察をすることによって，帰無仮説を1（1）とした単位根検定の問題点を考察できるのではないかと考えられる。

本稿で考察したものはごく限定的なものである。Koop and van Dijk［7］では，（13）（14）式のモデルのほかに，AR項をいれたモデルを考察している。前節で考察したように，（13）（14）のモデルは定常なAR（1）モデルについて検定をおこなうと誤った結論を導く可能性が高い。しかしAR項を入れたモデルを考えれば，定常なAR（1）モデルにも有効であり，包括的な検定をおこなうことができよう。また，（13）（14）式のモデルにおける誤差項の仮定の問題事前分布の設定に関する問題など検討すべき点は数多く残っている。これらは今後の課題としたい。

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一14一

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