目次tanizaki/cv/papers/chap20.pdf20.1 はじめに 3 Data) が得られる。...

目　次

20. 状態空間モデルの紹介と最近の展開 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1

20. 1 はじめに · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1

20. 2 状態空間モデルの定義 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4

20. 3 状態変数の推定問題 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6

20. 3. 1 プレディクション (予測推定) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7

20. 3. 2 フィルタリング (瀘波推定) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 8

20. 3. 3 スムージング (平滑推定) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 12

20. 4 カルマン・フィルタ・モデルの導出と解釈 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 15

20. 5 最尤法による未知パラメータの推定 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 17

20. 6 おわりに — 最近の展開 — · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 20

20状態空間モデルの紹介と最近の展開

谷崎　久志

(神戸大学大学院経済研究科)

20. 1 はじめに

フィルタリング (Filtering) 理論は，Kalman (1960)，Kalman and Bucy

(1961) を初めとして，1960年代に工学の分野で発展してきた。経済学に応用

されはじめたのは 1970 年代に入ってからである。可変パラメータ・モデル，自

己回帰移動平均モデル，季節調整モデル，経済変数の予測問題，確率的ボラティ

リティ (Stochastic Volatility，SV) 変動の推定等，観測されない変数を推定す

るのに状態空間モデルは有効である。本章は Tanizaki (1993b，1996，2003，

2004a)，谷崎 (1993) に基づいて加筆・修正したものであり，状態空間モデル

の紹介を目的として導出方法等を中心として簡単にサーベイを行う。フィルタ

リングに関する邦語文献としては，有本 (1977)，片山 (2000) など理工系のも

のが多い。経済学に関連したものは，渡部 (2000) があるがまだまだその数は

少ない。最近は，Markov Chain Monte Carlo (MCMC) という乱数生成の手

法がが利用されるようになって以来，多くの実証研究ができるようになってき

た。状態空間モデルのいくつかの応用例を以下に紹介しておく。

可変パラメータ・モデル：計量モデルの基本である最小自乗法 (OLS) の前提

として挙げられるものに「パラメータは推定期間を通して一定である」という

2 20. 状態空間モデルの紹介と最近の展開

ものがある。この根拠は「十分に長い期間をとれば，確かに経済構造は徐々に変

化しているが，その一部分のごく短期的な期間をとれば十分に線形近似できる」

というところにある。このようなモデルは固定パラメータ・モデル (Fixed Pa-

rameter Model) として知られている。しかし，実際には様々な外生的なショッ

ク (為替の変動相場制への移行，第一次・第二次石油ショック，貿易摩擦による

輸出規制，円高の進行，バブル等)，または他の政策的な要因等により経済構造

は徐々に刻々と変化していると考えるのがより自然である。したがって，パラ

メータの変動を明示的に取り入れたモデル，すなわち，可変パラメータ・モデ

ル (Time-Varying Parameter Model) を考える必要がある。可変パラメータを

扱ったモデルにはいくつかの種類が考えてられいるが，パラメータの変動をラン

ダムな確率的な観測できない変数として，状態空間モデルを応用することがで

きる。可変パラメータ・モデルを扱ったものには，Cooper (1973)，Belsley and

Kuh (1973)，Sarris (1973)，Cooley and Prescott (1973，1976)，Laumas

and Mehra (1976)，Garbade (1977)，Cooley (1977)，Sant (1977)，Pagan

(1980)，谷崎 (1993)，Dziechciarz (1989)，Tanizaki (1989，1993a, 2000) 等

数々ある。

自己回帰移動平均モデル：任意の自己回帰移動平均過程 (AutoRegressive-

Moving Average Process，ARMA Process) は状態空間モデルによって，書

き換えられることが知られている (青木 (1984)，Aoki (1987)，Burridge and

Wallis (1988)，Gardner et al. (1980)，Harvey (1981，1989) 等数多くの文

献がある)。状態空間モデルを用いて，ARMA モデルの係数パラメータを推定

することができる。

季節調整モデル：次に，Pagan (1975)，Chow (1983) は，状態空間モデルを

用いて，季節要素モデル (Seasonal Component Model) の推定を提案した。時

系列データは通常，循環的要素 (Cyclical Component)，季節的要素 (Seasonal

Component)，撹乱的要素 (Irregular Component) から成る。それぞれの要素

は観測されない変数であり，状態空間モデルを適用することによって，それら

の要素を別々に推定することができる。

確報値の推定：通常，経済データを得るとき，まず初めに速報値 (Preliminary

20. 1 はじめに 3

Data) が得られる。次にしばらくしてから，確報値 (Final Data) または改訂値

(Revised Data) が公表される (ほとんどの経済データは改訂されるが，改訂が

行われないデータとしては，金利，為替レート等のごく一部である)。速報値が

利用可能であるときに，いかに確報値 (または改訂値) を推定するのかというこ

とが問題になる。例えば，国民所得統計のようなデータは最初の数年にわたって

毎年改訂され，その後も一定期間 (5年，10年) ごとに改訂される (詳細な解説

については，『国民経済計算年報』 (内閣府経済社会総合研究所編) の参考資料に

ある用語解説の「速報と確報」を参照せよ)。データは最初の 2，3 年間そして一

定期間毎に改訂されるため，確報値は観測されない変数とみなされ得る。元来，

速報値も確報値も同じデータであるので，速報値と確報値との間には何らかの

関係が存在する。これを観測方程式 (次節の (20.1) 式参照) として表す。また，

ある経済理論から導き出された関係式は速報値よりむしろ確報値に基づいたも

のであると考えるのが適当である。この関係式を遷移方程式 (次節の (20.2) 式

参照) として扱う。「ある経済理論から導き出された関係式」を遷移方程式とす

るためには，方程式にラグ構造を含む必要がある。状態空間モデルの遷移方程

式は観測不可能な変数の AR(1) 過程として表現される。一つの例としては，動

学的最適化問題を解くことによって得られるオイラー方程式に基づいて，遷移

方程式を導き出すことができる。このようにすると，状態空間モデルを使って

確報値の推定問題を考えることができる。Howrey (1978，1984)，Conrad and

Corrado (1979)，Harvey (1989)，Tanizaki and Mariano (1994) 等の文献が

あげられる。Mariano and Tanizaki (1995) は，効用最大化問題を解くことに

よって得られる消費関数を遷移方程式として，消費の確報値を推定した。

確率的ボラティリティ・モデル：最近では，Markov Chain Monte Carlo

(MCMC) という乱数生成の方法が取り入れられ，より多くの実証分析が行われ

るようになった。その一つとして，確率的ボラティリティ (Stochastic Volatil-

ity，SV) モデルというものがある。ボラティリティを観測できない状態変数

とみなす。このモデルは非線形状態空間モデルであり本章では扱わない。為替

レートや株価の変動要因を調べるために用いられるモデルであり，Jacquier et

al. (1994，2004)，Tanizaki (2004b)，Watanabe (1999，2000)，渡部 (2000)


等の研究がある。他にも多くの研究が行われているが，詳しくは，これらの参

考文献を参照せよ。

マルコフ推移モデル：マルコフ推移 (Markov Switching) モデルは Hamilton

(1989，1990，1991，1993，1994) によって発展された。経済の状態 (レジュー

ム) を離散型確率変数で，しかも，観測できない状態変数として扱うモデルで

ある。このモデルでは経済の状態がある状態から別の状態へ確率的に変動する

と考える。状態の変動の仕方は前期の経済状態に応じて今期の経済状態が決ま

るというマルコフ・プロセスに従うと仮定する。ある時点の経済がどの状態に

あるかを調べることができる。マルコフ推移モデルは非正規状態空間モデルで

ありこれも本章では扱わない。

いくつかの応用例を示したがその他にも合理的期待変数の推定にも状態空間モ

デルは用いられる (McNelis and Neftci (1983)，Burmeister and Wall (1982))

ことを付け加えておく。本章では主に線形・正規性の仮定のもとでの状態空間

モデルを扱う。最後に最近の状態空間モデルに関する展開について若干触れる

ことにする。

20. 2 状態空間モデルの定義

状態空間モデル (State-Space Model) は次のような観測方程式 (Measure-

ment Equation) と遷移方程式 (Transition Equation) の 2 つの式によって表

される。状態空間モデルの標準的なテキストとしては Jazwinski (1970)，Gelb

(1974)，Anderson and Moore (1979)，Harvey (1989)，Tanizaki (1993b，

1996)，片山 (2000) 等が適当である。

(観測方程式) yt = Ztαt + dt + Stεt (20.1)

(遷移方程式) αt = Ttαt−1 + ct + Rtηt (20.2)

(εt

ηt

)∼ N

( ( 0

0

)，(

Ht 0

0 Qt

) )(20.3)

20. 2 状態空間モデルの定義 5

yt : g × 1 Zt : g × k dt : g × 1 St : g × g εt : g × 1

αt : k × 1 Tt : k × k ct : k × 1 Rt : k × k ηt : k × 1

t = 1, 2, · · · , T とし，T は標本数を表す。yt，Zt，dt，St，Tt，ct，Rt は観測

可能な変数，εt，ηt は撹乱項とする。αt は状態変数と呼ばれ，観測されない推

定されるべき変数である。(20.1) 式は観測方程式と呼ばれ，(20.2) 式は遷移方

程式と呼ばれる。観測される変数を用いて観測されない変数 αt を推定するこ

とが目的である。以下の 2 つの仮定を必要とする。

(i) 初期値 α0 は確率変数として扱う場合と非確率変数とする場合の両方があ

る。確率変数として扱う場合は α0 ∼ N(a0, Σ0) と仮定する場合が多い。

(ii) 撹乱項 εt，ηs はすべての t，s について互いに独立であり，初期値ベクト

ル α0 とも無相関である (すなわち，すべての t，sについて E(εtη′s) = 0，

すべての t について E(εtα′0) = 0，E(ηtα

′0) = 0 が成り立つ)。

注意すべき点は以下の通りでる。

1) 仮定 (ii) は εt と αt の間の無相関，ηt と αt−1 との無相関を保証する。

すなわち，E(εtα′t) = 0，E(ηtα

′t−1) = 0 となる。

2) Zt，dt，St，Tt，ct，Rt は未知パラメータ (例えば，θ) に依存してもよ

い。この場合には，未知パラメータ θ は状態変数 αt と共に推定されな

ければならない。αt の推定問題については 20. 3 節に述べられ，θ の推

定については 20. 5 節で触れる。

3) 初期値 α0 と撹乱項 εt，ηt には正規分布を仮定するのが一般的ではある

が，アルゴリズムの導出方法によってはこの仮定を必要としない。例え

ば，混合推定によるフィルタリング・アルゴリズムの導出は誤差項 εt，ηt

に分布を仮定する必要はない。しかし，分布関数に基づいた線形アルゴリ

ズムの導出には正規性の仮定を必要とする (詳しくは，後述の 20. 3 節，

20. 4 節を見よ)。非線形・非正規分布に基づく状態空間モデルの推定に

ついては，若干のコメントという形で 20. 6 節に最近の展開を述べるに

とどめることにする。

4) 観測方程式に含まれる撹乱項 εt と遷移方程式の撹乱項 ηt は互いに無相

関 (これは (20.3) 式の分散の対角要素がゼロという仮定に相当する) と


して，本章では議論を進める。しかし，この仮定を緩めることも可能であ

る。その場合の議論については，例えば，片山 (2000) や Harvey (1989)

等に述べられている。

以上のように (20.1) 式と (20.2) 式の 2 つの式から成る状態空間モデルは観

測されない変数 αt と観測される変数 yt，Zt，dt，St，Tt，ct，Rt から構成さ

れる。そして，観測されない変数 αt を推定する問題として，予測問題 (プレ

ディクション，Prediction)，瀘波問題 (フィルタリング，Filtering)，平滑問題

(スムージング，Smoothing) の 3 種類を考えることができる。次節ではこの 3

つの推定問題について述べる。そして，それぞれの 3 つの推定問題について状

態変数を算出するためのアルゴリズムが示される。

20. 3 状態変数の推定問題

20. 2 節で状態空間モデルを定義した。本節では状態変数の推定問題を考え

る。まず，E(·|·)，Var(·|·) をそれぞれ数学的条件付き期待値，条件付き分散共分散行列とする。Ys を s 期に利用可能な情報集合と定義する。すなわち，

Ys = {ys, ys−1, · · · , y1} とする。(20.1) 式や (20.2) 式の中で，Zt，dt，St，

Tt，ct，Rt，t = 1, 2, · · · , T，のようなすべての外生変数もまた情報集合 Ys の

中に含まれていることに注意せよ。しかし，煩雑になるのを避けるためここで

はそれらを省略する。at|s，Σt|s を次のように定義する。

at|s ≡ E(αt|Ys) =∫

αtf(αt|Ys)dαt (20.4)

Σt|s ≡ Var(αt|Ys) =∫

(αt − at|s)(αt − at|s)′f(αt|Ys)dαt (20.5)

このとき，状態ベクトル (State-Vector) の推定問題として情報量の多さによっ

て次の 3 種類を考えることができる。

t > s のとき，予測 (プレディクション，Prediction)

t = s のとき，瀘波 (フィルタリング，Filtering)

t < s のとき，平滑 (スムージング，Smoothing)

20. 3 状態変数の推定問題 7

さらに，f(·|·) を条件付き分布関数とする。このとき，プレディクション，フィルタリング，スムージングのアルゴリズム (Algorithm) はそれぞれ 20. 3. 1 節，

20. 3. 2 節，20. 3. 3 節で取り扱われる。

20. 3. 1 プレディクション (予測推定)

本節では予測 (プレディクション) 問題を考える。そこでは上記の添字記号

t，s をそれぞれ t + L，t に置き換えて述べられる。すなわち，以下の推定問

題を考えることになる。

E(αt+L|Yt) = at+L|t Var(αt+L|Yt) = Σt+L|t L = 1, 2, · · ·

まず分布関数に基づいたプレディクション・アルゴリズムをあげておく。

f(αt+L|Yt) =∫

f(αt+L, αt+L−1|Yt)dαt+L−1

=∫

f(αt+L|αt+L−1, Yt)f(αt+L−1|Yt)dαt+L−1

=∫

fα(αt+L|αt+L−1)f(αt+L−1|Yt)dαt+L−1 (20.6)

L = 1, 2, · · ·，に関する逐次アルゴリズムとなっている。3 つ目の等号が成り立

つ理由 (すなわち，f(αt+L|αt+L−1, Yt) = fα(αt+L|αt+L−1) が成り立つ理由)

は遷移方程式は t 期までの情報集合 Yt に依存しないからである。分布関数に基

づいたプレディクション・アルゴリズムについては，Kitagawa (1987)，Harvey

(1989)等を参照せよ。上に記したプレディクション・アルゴリズムでは f(αt|Yt)

を必要とする。f(αt|Yt) はフィルタリングの密度関数であり 20. 3. 2 節で解説

される。本節ではとりあえず f(αt|Yt) を既知の分布関数と考えることにする。

分布関数 fα(αt+L|αt+L−1)，L = 1, 2, · · ·，は (20.2) 式で表される遷移方程式

(すなわち，αt+L = Tt+Lαt+L−1 + ct+L +Rt+Lηt+L) とその中の撹乱項 ηt+L

の分布関数をもとにして ηt+L から αt+L への変数変換によって計算される。

それゆえに，fα(αt+L|αt+L−1)，L = 1, 2, · · ·，の関数形もまた既知である。したがって，f(αt|Yt) が与えられると，fα(αt+1|αt) を掛け合わせて，αt につい

て積分すると，f(αt+1|Yt) が得られる。同様に，f(αt+1|Yt) と fα(αt+2|αt+1)

から f(αt+2|Yt) を得ることができる。このように，f(αt+L|Yt)，L = 1, 2, · · ·，


=f(αt, yt|Yt−1)∫f(αt, yt|Yt−1)dαt

=fy(yt|αt, Yt−1)f(αt|Yt−1)∫fy(yt|αt, Yt−1)f(αt|Yt−1)dαt

=fy(yt|αt)f(αt|Yt−1)∫fy(yt|αt)f(αt|Yt−1)dαt

(20.10)

t = 1, 2, · · · , T に関する逐次アルゴリズムになっている。分布に基づいたフィルタリング・アルゴリズムについては Kitagawa (1987)，Harvey (1989) 等

を参照せよ。(20.9) 式は予測方程式と呼ばれる。それは，(20.6) 式において，

L = 1，かつ，t を t− 1 に置き換えたものに一致する。(20.10) 式については

最初の等号では Yt = {yt, Yt−1} であることが利用されている。また，5 つ目

の等号について f(yt|αt, Yt−1) = fy(yt|αt) が成立するのは (20.1) 式の観測方

程式に過去の情報集合 Yt−1 が含まれていないためである。分布関数 fy(yt|αt)

は (20.1) 式で表される観測方程式とその中の撹乱項 εt の分布関数をもとにし

て εt から yt への変数変換によって求められる。(20.10) 式は更新方程式と呼

ばれる。それは，過去の情報 Yt−1 と t 期に得られたデータ yt とを結び付け

る役割を果たす。

(20.9)式と (20.10)式で与えられるアルゴリズムでは，まず初期分布 f(α0|Y0)

を既知とすると，(20.2)式の遷移方程式を通して，(20.9)式から f(α1|Y0)を得

ることができる。次に，(20.1) 式の観測方程式から得られる分布関数 fy(y1|α1)

と (20.9) 式から得られた f(α1|Y0) とを結び付けて，f(α1|Y1) が導かれる。さ

らに，(20.9)式によって f(α1|Y1)から f(α2|Y1)，(20.10)式によって f(α2|Y1)

から f(α2|Y2) がそれぞれ得られる。このように，初期分布 f(α0|Y0) が与え

られると，それ以降のすべての分布 f(αt|Yt−1)，f(αt|Yt)，t = 1, 2, · · · , T が逐次的に計算される。

初期分布に関連して，α0 が確率変数か非確率変数かで t = 1 の場合の予測

方程式 (20.9) は異なることに注意せよ。

f(α1|Y0) =

fα(α1|α0) α0 が非確率変数のとき∫fα(α1|α0)f(α0)dα0 α0 が確率変数のとき

ただし，f(α0) は α0 が確率変数のときの分布関数である。


線形の観測・遷移方程式と撹乱項の正規性の仮定のもとで，(20.9)式，(20.10)

式から得られる 1 次，2 次の積率 (Moment) から次の線形のフィルタリング・

アルゴリズムが導出される。Kalman (1960)，Kalman and Bucy (1961) は線

形確率システムの状態空間表現と最小分散推定の理論を組み合わせることによ

りフィルタリング問題の定式化を行い，直交射影の定理を用いてフィルタリン

グ・アルゴリズムを導出した。以下の (20.11) 式 (20.17) 式によって表される

線形の逐次アルゴリズムを，特に，カルマン・フィルタと呼ぶ。一般に，カル

マン・フィルタ・アルゴリズムは攪乱項の正規性の仮定を必要としない。観測・

遷移方程式の線形性の仮定のみで線形の逐次アルゴリズムが導出される。以下

のアルゴリズムは 20. 4 節で証明される。

at|t−1 = Ttat−1|t−1 + ct (20.11)

Σt|t−1 = TtΣt−1|t−1T′

t + RtQtR′

t (20.12)

yt|t−1 = Ztat|t−1 + dt (20.13)

Ft|t−1 = ZtΣt−1|t−1Z′

t + StHtS′

t (20.14)

Kt = Σt|t−1Z′

tF−1t|t−1 (20.15)

at|t = at|t−1 + Kt(yt − yt|t−1) (20.16)

Σt|t = Σt|t−1 − KtFt|t−1K′

t (20.17)

t = 1, 2, · · · , T の逐次アルゴリズムになっている。ただし，初期条件は a0|0 = a0，

Σ0|0 = Σ0 である。α0 を非確率変数と仮定した場合は Σ0 = 0 となる。

(20.11) 式と (20.12) 式は (20.9) 式の予測方程式 f(αt|Yt−1) から得られ，

αt の t− 1 期からみた予測に相当する。(20.13) 式と (20.14) 式は (20.10) 式

の更新方程式の分母にあたる f(yt|Yt−1) から得られる。これは yt の t− 1 期

までの情報を与えたもとでの予測である。(20.16) 式と (20.17) 式は (20.10)

式の更新方程式 f(αt|Yt) から得られる。このように，(20.11) 式～ (20.14) 式

は予測方程式と解釈され，(20.16) 式と (20.17) 式はフィルタリング推定値を

与え過去の情報をもとに現在に入手されたデータで予測値を更新する働きを持

つ。さらに，(20.15) 式の Kt はカルマン・ゲイン (Kalman Gain) と呼ばれ，

yt の予測誤差 (yt − yt|t−1) とフィルタリング推定値 at|t との共分散がゼロと


いう条件を満たしている。この条件のことを，「 yt の予測誤差 yt − yt|t−1 と

フィルタリング推定値 at|t とは直交する」ともいう。カルマン・フィルタを線

形最小分散推定量として解釈した場合には，アルゴリズムの導出過程の中で Kt

は at|t が最小分散になるように求められる。このことから，Kt はカルマン・

ゲインと呼ばれる。詳しくは，Burridge and Wallis (1988)，谷崎 (1993)，片

山 (2000) 等を参照せよ。

(20.11) 式～ (20.17) 式によって表されるアルゴリズムによると，まず初期値

a0|0，Σ0|0 が与えられると予測方程式 (20.11) 式～ (20.14) 式によって a1|0，

Σ1|0，y1|0，F1|0 が得られる。そして，カルマン・ゲイン K1 を通して更新方

程式 (20.16) 式，(20.17) 式から，a1|1，Σ1|1 が得られる。このようにして，

at−1|t−1，Σt−1|t−1 を与えたもとで，(20.11) 式～ (20.14) 式によって at|t−1，

Σt|t−1，yt|t−1，Ft|t−1 が，さらに，(20.16) 式と (20.17) 式によって at|t，Σt|t

が逐次計算によって得られる。yt|t−1，Ft|t−1 は，yt の予測，予測誤差分散を

それぞれ表す。

このように，(20.11) 式～ (20.17) 式の逐次アルゴリズムをみると，カルマ

ン・フィルタ・モデルとはある新しい観測値が利用可能となる度ごとに状態変

数を推定しなおすというモデルである。(20.2) 式において，Tt = Ik，ct = 0，

Rt = 0 のとき，(20.11) 式から (20.17) 式で表されるモデルは逐次最小自乗法

(Recursive Least Squares) に一致する。ただし，Ik は k × k の単位行列とす

る。逐次最小自乗法とは t 期 (t = k, k + 1, · · · , T ) までのデータを用いてパラ

メータを推定するという方法であり，データが追加される度毎にその都度パラ

メータを最小自乗法で推定する方法である。Rt 6= 0 のとき，カルマン・フィ

ルタ・モデルは，t 期の状態変数を推定するのに t 期に近いデータに分散共分

散のウエイト (Weight) を小さく置き，t 期から過去に離れれば離れるほどそ

のウエイトを増大させて推定値を求めるという方法であり，いわゆる，逐次一

般化最小自乗法となっている。詳しくは，逐次最小自乗法については Harvey

(1981，1989) を参照せよ。またカルマン・フィルタ・モデルと GLS の同値性

については Sant (1977)，Chow (1983) を参照せよ。

このように初期値を与えなければならないこと (カルマン・フィルタでは状

態変数の初期値とその分散が与えられると，逐次的な計算によってそれ以降の


すべての期の状態変数の推定値を求めることができる) が問題となる。そして，

初期値に近いほどフィルタリング推定値は初期値の値に影響され推定値の動き

は不安定である。初期値に近いほど状態変数を推定するための情報量は少ない

からである。

20. 3. 3 スムージング (平滑推定)

状態変数の推定問題の中のスムージングについて述べる。Lをある固定された

値，T を標本数としたとき，スムージングには次の 3つの種類がある (Anderson

and Moore (1979)，片山 (2000)，Harvey (1989))。

・固定点 (Fixed-Point) スムージング:

aL|t ΣL|t t = L + 1, L + 2, · · ·・固定ラグ (Fixed-Lag) スムージング:

at|t+L Σt|t+L t = 1, 2, · · · , T − L

・固定区間 (Fixed-Interval) スムージング:

at|T Σt|T t = 1, 2, · · · , T

の 3 種類である。初期状態をデータから推定するのに固定点スムージングは有

効であり，一定時間の遅れを伴う場合には固定ラグ・スムージングが有効とさ

れ，過去に起こったことをデータから分析する場合には固定区間スムージング

が適している。経済学においては今までに利用可能なデータを用いて過去の経

済状況を分析する場合が多いので，ここではスムージングの中でも経済学で最

も有用な固定区間スムージングのみを考える。すなわち，本節では以下の期待

値について述べる。

E(αt|YT ) = at|T Var(αt|YT ) = Σt|T t = 1, 2, · · · , T

20. 3. 1 節，20. 3. 2 節と同様に，まず初めに分布に基づいたスムージング・

アルゴリズムについて説明する。アルゴリズムは以下の通りである。

f(αt|YT ) =∫

f(αt+1, αt|YT )dαt+1 =∫

f(αt+1|YT )f(αt|αt+1, YT )dαt+1


としては，まず (20.11) 式～ (20.17) 式を用いて at|t−1，Σt|t−1，at|t，Σt|t，

t = 1, 2, · · · , T を求めておく。次に (20.19) 式～ (20.21) 式によって at|T，

Σt|T，t = T, T − 1, · · · , 1 が得られる。このように，スムージング・アルゴリズムは，プレディクションとフィルタリングをもとにして逆向きの逐次アルゴ

リズム (Backward Recursive Algorithm) となっている。

最後に，遷移方程式について Tt = Ik，ct = 0，Rt = 0 の場合を考える。こ

の場合，(20.11) 式～ (20.17) 式のカルマン・フィルタ・アルゴリズムは逐次最

小自乗法に等しいことが知られていることは既に述べた。(20.19) 式～ (20.21)

式で与えられるスムージング・アルゴリズムの場合は，すべての t について状

態変数の推定値 at|T とその分散 Σt|T は同じ値になり，T 個のすべてのデータ

を使って最小自乗法 (OLS) によって推定された推定値に等しくなる。

本節では，プレディクション，フィルタリング，スムージング 3つの推定問題に

ついて分布関数の逐次アルゴリズム (20.6) 式，(20.9) 式と (20.10)式，(20.18)

式と線形の逐次アルゴリズム (20.7) 式と (20.8) 式，(20.11) 式～ (20.17) 式，

(20.19) 式～ (20.21) 式の 2 つのタイプのアルゴリズムをそれぞれ紹介した。

3 つの推定問題について，分布関数の逐次アルゴリズムから観測・遷移方程式

の線形性と攪乱項の正規性の仮定を置いて計算すると線形の逐次アルゴリズム

を導出することができる。正規性の仮定は線形の逐次アルゴリズムを求めるた

めるのには必ずしも必要としない。詳しくは，次節のカルマン・フィルタ・モ

デルのアルゴリズムの導出方法を参照せよ。分布関数の近似による方法は非線

形関数や非正規分布を取り扱うことができるので，最近の流れとしてはこの分

布関数による逐次アルゴリズムをもとにして，分布関数自体を数値積分やモン

テ・カルロ積分で近似する方法，または，分布関数から直接乱数を生成する方

法が主流となっている。次節では，プレディクション，フィルタリング，スムー

ジングの 3 つのアルゴリズムのうち，特にフィルタリングのみに焦点をあてて

議論を進める。

20. 4 カルマン・フィルタ・モデルの導出と解釈 15

20. 4 カルマン・フィルタ・モデルの導出と解釈

20. 3 節では，プレディクション，フィルタリング，スムージングのアルゴリ

ズムをそれぞれ紹介した。本節では，(20.11) 式～ (20.17) 式によって表され

るカルマン・フィルタ・モデルのアルゴリズムを導出のみを考える。プレディ

クション，スムージング・アルゴリズムの導出については Jazwinski (1970)，

Anderson and Moore (1979)，片山 (2000)，Harvey (1989) 等の他の文献に

譲る。計算自体は複雑ではあるが考え方の最も簡単な導出方法は (20.6) 式と

(20.18) 式で表される分布関数のプレディクション，スムージング・アルゴリ

ズムをもとにして観測・遷移方程式の線形性と攪乱項の正規性を仮定すること

である。この条件のもとで，プレディクション (20.7) 式，(20.8) 式とスムー

ジング (20.19) 式～ (20.21) 式の線形の逐次アルゴリズムがそれぞれ導き出

される。導出方法は他にもいくつか考案されそれぞれはカルマン・フィルタ・

モデルの解釈と密接に関連している。分布関数に基づいて導出する方法 (An-

derson and Moore (1979)，Kitagawa (1987)，Harvey (1989))，混合推定に

よる導出 (Cooley (1977)，Harvey (1981)，Diderrich (1985)，Fomby et al.

(1984))，線形最小分散推定量 (片山 (2000)，Burridge and Wallis (1988)) と

しての導出方法がある。分布関数に基づく導出は線形性と正規性の両方の仮定

を必要とするが，混合推定や線形最小分散推定量としての導出には線形性は必

要な仮定であるが正規性の仮定は必要ではない。混合推定量，線形最小分散推

定量としての導出では，単に 1，2 次の積率を用いてアルゴリズムを導き出す

ことができる。その他にも，直行斜影の利用 (Anderson and Moore (1979)，

片山 (2000)，Chow (1983)，Brockwell and Davis (1987))，一般化最小自乗

法 (Sant (1977)，Chow (1983)) による証明等が考えられる。このように，同

じフィルタリング・アルゴリズムが得られるにしても導出方法は様々である。

本節では，正規分布を仮定して (20.9) 式と (20.10) 式からカルマン・フィ

ルタ・モデルのアルゴリズム (20.11) 式～ (20.17) 式を導出する。もし初期

分布 f(α0|Y0) と撹乱項 εt，ηt が正規分布なら f(αt|Yt−1)，f(αt|Yt) も正規

分布となる。ゆえに，まず f(αt−1|Yt−1) を平均 at−1|t−1，分散 Σt−1|t−1 の

20. 5 最尤法による未知パラメータの推定 17


′t

)×Φ(yt − yt|t−1, Ft|t−1) (20.22)

を利用すると,∫f(yt|αt)f(αt|Yt−1)dαt = f(yt|Yt−1) = Φ(yt − yt|t−1, Ft|t−1)

となることが用いられている。(20.22) 式の 2 つ目の等式が成立することは補

論の証明 17.2 で証明されている。ただし，yt|t−1，Ft|t−1，Kt は (20.13) 式

～ (20.15) 式である。同様に，更新方程式についても平均と分散をそれぞれ比

較することにより (20.16) 式と (20.17) 式が得られる。

以上のように，カルマン・フィルタの線形の逐次アルゴリズムにのみ焦点を

あててその導出方法を考察した。本節では正規分布に基づいて導出を行ったが，

分布には依存しない方法 (線形最小分散推定量や混合推定量に基づく方法) でも

証明は可能である。また，線形最小分散推定量としての導出については (20.1)

式と (20.2) 式の状態空間モデルの撹乱項 εt，ηt が互いに相関がある場合にで

も簡単にフィルタリング・アルゴリズムを求めることができる。撹乱項に相関

がある場合のフィルタリング・アルゴリズムについては Burridge and Wallis

(1988)，Harvey (1989) を参照せよ。

次節では，未知パラメータ θ が状態空間モデルに含まれている場合の θ の推

定問題について考える。すなわち，(20.1) 式と (20.2) 式の Zt，dt，St，Ht，

Tt，ct，Rt，Qt が θ の関数である場合は θ の推定値を使って状態変数の推定

値 at+L|t，at|t，at|T を対応するそれぞれのアルゴリズムから求めなければな

らない。

20. 5 最尤法による未知パラメータの推定

前節では，観測・遷移方程式の中に未知パラメータが含まれていない状況を

考えた。しかし，通常の推定には大抵の場合，方程式に未知パラメータが含ま

れる。本節では，(20.1) 式と (20.2) 式の観測・遷移方程式に未知パラメータ

(例えば，θ) が含まれる場合どのようにして未知パラメータと状態変数を推定

20. 5 最尤法による未知パラメータの推定 19

(20.25) 式の尤度関数が θ について最大化される (尤度関数 f(YT ) は未知パラ

メータ θ の関数であるので，f(YT ) ≡ f(YT ; θ) である)。明示的に θ の推定値

が得られることは稀なので単純サーチ法 (Simple Grid Search)，スコアリング

法 (Scoring Method) 等の方法で尤度関数が最大化される。最尤法で求められ

た未知パラメータの推定値を所与としてそれぞれのアルゴリズムに代入し状態

変数の推定値が求められるのである。この最大化方法の際には収束計算が用い

られる。すなわち，最初に適当な値を未知パラメータに与えておいて (20.11)

式～ (20.17) 式のアルゴリズムから尤度関数の値を求める。次に，得られたプ

レディクション，フィルタリング推定値 at|t，Σt|t，at|t−1，Σt|t−1 を与えたも

とで尤度関数を最大にする未知パラメータの推定値を求める。この過程が繰り

返され未知パラメータの推定値の値が安定するまで続けられる。

このイノベーション・フォームを利用した最尤法によると最大化に必要な

yt|t−1，Ft|t−1 は (20.11)～ (20.17) のカルマン・フィルタ・アルゴリズムの中

で計算される。そこでは追加的な計算を必要としない。

このイノベーション・フォームの尤度最大化の他に EM (Expectation-

Maximization) アルゴリズムと呼ばれる方法で尤度関数を最大化する方法も

ある。この最大化の方法は，すべてのデータ YT = {y1, y2, · · · , yT } を与えたもとで対数尤度関数の期待値が最大にされる方法である。観測されない状態変数

αt，t = 1, 2, · · · , T，はすべての情報 YT を与えたもとでの条件付き期待値 (す

なわち，at|T，Σt|T ) に置き換えられる。このように，EM アルゴリズムは対数

尤度関数の最大化にスムージング推定値を必要とする。そのため，イノベーショ

ン・フォームを用いる方法よりも余分の計算 (すなわち，(20.19) 式～ (20.21)

式のスムージング・アルゴリズム) が必要になる。イノベーション・フォーム

の尤度最大化によると未知パラメータの解は明示的には得られず単純サーチ法

等によって行われるが，この EM アルゴリズムでは推定値はスムージング推

定値の関数として明示的に得られる場合がある。一般に，EM アルゴリズムは

真のパラメータの近傍をすばやく探し出すことができるが収束は非常に遅いと

いう欠点を持つ。Shumway and Stoffer (1982)，Watson and Engle (1983)，

Tanizaki (1989) は状態空間モデルに EM アルゴリズムを応用した。また一般

的な EM アルゴリズムの文献としては Dempster et al. (1977)，Rund (1991)


があげられる。

以上，これまでは状態空間モデルの定義 (20. 2節)，状態変数の推定問題 (20. 3

節)，フィルタリング・アルゴリズムの導出 (20. 4 節)，未知パラメータの推定

(20. 5 節) について解説した。状態空間モデルを実際に適用する場合に問題と

なるのは，初期値 a0，Σ0 の扱いと未知パラメータ θ の推定である。フィルタ

リング・アルゴリズムについては，未知パラメータが状態空間モデルの中に含

まれていないとき初期値が与えられるとそれ以降のすべての期の状態変数が計

算されるアルゴリズムになっている。また，未知パラメータの推定については

θ の推定値を明示的な形で得ることが難しい。したがって，(20.23) 式を最大化

するには単純サーチ法等の方法に頼らざるをえない。未知パラメータの数が増

えるとこの方法も難しくなる。また，スコアリング法も尤度関数を最大にする

のに使われるが，この方法は尤度関数の 2 階微分を必要とするので時には複雑

になる。

20. 6 おわりに — 最近の展開 —

本章では，線形・正規分布のもとで状態空間モデルに関する解説を行った。

(20.1) 式，(20.2) 式が非線形，または，(20.1) 式の εt，(20.2) 式の ηt が非

正規分布の場合にフィルタリングやスムージングの推定値を得るのは非常に難

しくなる。Kitagawa (1987) が数値積分を用いて非線形・非正規分布の状態空

間モデルの推定方法を提案して以降，様々な研究が行われるようになった。一

つには，フィルタリング密度関数 f(αt|Yt) やスムージング密度関数 f(αt|YT )

から直接乱数を発生させて αt の平均，分散，パーセント点等を求める方法が

開発された。具体的には，フィルタリングについては，(20.9) 式，(20.10) 式

で，f(αt−1|Yt−1) から生成された αt−1 の乱数を与えたもとで f(αt|Yt) から

αt の乱数を逐次的に発生させるというアルゴリズムになる。スムージングに

ついても同様に，(20.18) 式で，f(αt+1|YT ) から生成された αt+1 の乱数を与

えたもとで f(αt|YT ) から αt の乱数を後ろ向きの逐次アルゴリズムで発生さ

せるということになる。Kitagawa (1996)，Kitagawa and Gersch (1996) は

重点的リサンプリング (Importance Resampling, IR) という乱数生成法を用

20. 6 おわりに — 最近の展開 — 21

い，Hurzeler and Kunsch (1998)，Tanizaki (1996，1999，2001) は棄却法

(Rejection Sampling, RS) を用いて乱数を生成することを提案した。

未知パラメータの推定に関しても，単純な線形・正規分布の状態空間モデルで

さえ最尤法によって未知パラメータを推定することは実際上難しい。未知パラ

メータが増えると (20.25) 式を最大化する未知パラメータを求めることは簡単

ではない (実際には，得られたパラメータの値で尤度関数が最大化されているか

どうかは疑わしい場合が多い)。このような状況を回避するために，Kitagawa

(1998) は Self-Organizing フィルタを提案した。これは未知パラメータも状

態変数とみなし (すなわち，θt = θt−1 とする)，状態変数と同時にパラメー

タも推定しようというものである。その他では，ベイズ統計の分野で Markov

Chain Monte Carlo (MCMC) という乱数生成法が盛んに利用されるように

なって，より複雑な状態空間モデルの推定が可能になった。MCMC の中心は

Gibbs sampler と Metropolis-Hstings (MH) アルゴリズムであり，この 2 つ

の乱数生成法を組み合わせて状態空間モデルに適用することができる。ただし，

MCMC による推定は固定区間スムージング at|T を得るのには適用されるが，

フィルタリング推定値 at|t を得るのには適さない。Gibbs sampler とは，条

件付き分布から順番に生成した乱数の収束先は無条件分布から生成した乱数に

等しくなるという性質を利用した乱数生成法である。ベイズ統計学の分野で近

年非常によく用いられる。例えば，未知パラメータ θ の事前分布を flat prior

(または，improper prior や diffuse prior とも呼ばれる) と仮定したとき，真

の尤度関数を θ の密度関数に比例するとみなして θ の乱数を生成しその平均

値を推定値とする (他にも，乱数をもとにして θ の分散やパーセント点等も求

めることができる)。紙面の都合上このあたりの解説は省略するが，参考文献は

Carlin et al. (1992)，Carter and Kohn (1994，1996)，Geweke and Tanizaki

(1999，2001)，Jacquier et al. (1994)，Watanabe (2000)，Watanabe and

Omori (2004)，渡部 (2000) を参照せよ。

このように，乱数生成法の応用とパーソナル・コンピュータの高速化に伴い，

状態空間モデルを用いた多くの実証分析が行われるようになってきている。


補論： 20. 4 節での計算 (証明 17.1，17.2)

まず初めに，準備として，いくつかの定理を紹介しておく。

定理 17.1 (行列の逆転公式): A，C をそれぞれ n × n，m × m の非特異行列，

B を n × m の行列とする。このとき，(A + BCB′)−1 = A−1 − A−1B(C−1 +

B′A−1B)−1B′A−1 が成立する。

定理 17.2: A，B，D をそれぞれ k × k，k × g，g × g の行列とする。ただし，A，

D は非特異行列である。このとき次の関係が成り立つ。(A B

B′ D

)−1

=

(X Y

Y ′ Z

)X，Y，Z は次に与えられる。

X = (A − BD−1B′)−1 = A−1 + A−1B(D − B′A−1B)−1B′A−1

Y = −(A − BD−1B′)−1BD−1 = −A−1B(D − B′A−1B)−1

Z = (D − B′A−1B)−1 = D−1 + D−1B′(A − BD−1B′)−1BD−1

X，Z の 2 つ目の等式には，定理 17.1 の行列の逆転公式が使われている。

定理 17.3: y，x はそれぞれ k × 1，g × 1 の確率変数ベクトルとする。それらは以

下の 2 変数正規分布に従うとする。(y

x

)∼ N

((µy

µx

),

(Σyy Σyx

Σxy Σxx

))これは x と y の結合分布 f(x, y) である。このとき，x を与えたもとでの y の条件

付き分布 f(y|x) は平均 µy +ΣyxΣ−1xx (x−µx)，分散 Σyy −ΣyxΣ−1

xx Σxy の正規分布

となる。さらに，x の周辺分布 f(x) は平均 µx，分散 Σxx の正規分布に従う。20. 4

節で定義した記号を用いると，

f(y|x) = Φ(y − µy − ΣyxΣ−1

xx (x − µx), Σyy − ΣyxΣ−1xx Σxy

)f(x) = Φ(x − µ, Σxx)

と書き直される。f(x, y) = f(y|x)f(x) となることに注意せよ。

定理 17.4: 定理 17.3 に関連して次の行列式に関する定理をあげておく。


(20.26)

2 つ目の等号が成り立つことを見るために，まず (20.26) 式の 1 つ目の exp の中を

次のように書き直す。

(y − Ax)′Σ−1yy (y − Ax) + x′Σ−1

xx x

=

(y − Ax

x

)′ (Σyy 0

0 Σxx

)−1 (y − Ax

x

)=

(y

x

)′ (Ig −A

0 Ik

)′ (Σyy 0

0 Σxx

)−1 (Ig −A

0 Ik

)(y

x

)=

(y

x

)′ (Ig A

0 Ik

)′−1 (Σyy 0

0 Σxx

)−1 (Ig A

0 Ik

)−1 (y

x

)=

(y

x

)′((

Ig A

0 Ik

)(Σyy 0

0 Σxx

)(Ig A

0 Ik

)′)−1 (

y

x

)=

(y

x

)′ (AΣxxA′ + Σyy AΣxx

ΣxxA′ Σxx

)−1 (y

x

)このようにして，(20.26) 式が得られる。さらに，定理 17.4 を使うと，∣∣∣∣AΣxxA′ + Σyy AΣxx

ΣxxA′ Σxx

∣∣∣∣ = |Σxx| |Σyy|

であることがわかる。よって，x と y の結合分布は以下のような 2変数正規分布であ

ることを意味する。(y

x

)∼ N

((0

0

),

(AΣxxA′ + Σyy AΣxx

ΣxxA′ Σxx

))(20.27)

y の周辺分布は，定理 17.3 より f(y) = Φ(y, AΣxxA′ + Σyy) となる。変数を元に戻

して，f(αt|Yt−1) = Φ(αt − Ttat−1|t−1 − ct, TtΣt−1|1−1T′t + RtQtR

′t) を得る。

証明 17.2: 次式が成り立つことを証明する。

Φ(yt − Ztαt − dt, StHtS′t) Φ(αt − at|t−1, Σt|t−1)


′t

)×Φ(yt − yt|t−1, Ft|t−1)

証明 17.1 で行ったのと同様に以下のように変数を再定義する。

20. 6 おわりに — 最近の展開 — 25

x = αt − at|t−1 Σxx = Σt|t−1 y = yt − Ztat|t−1 − dt

Σyy = StHtS′t A = Zt

(20.13) 式～ (20.15) 式にも注意すると上の証明すべき等式は，

Φ(y − Ax, Σyy) Φ(x, Σxx)

= Φ(x − ΣxxA′(AΣxxA′ + Σyy)−1y, Σxx − ΣxxA′(AΣxxA′ + Σyy)−1AΣxx

)×Φ(y, AΣxxA′ + Σyy)

として書き換えられる。再定義された変数を証明 17.1 と同じように定義したので，証

明 17.1 でとられた途中の式は全く同じになる。よって，x と y の結合分布 f(x, y)

は (20.27) 式と同じ 2 変数正規分布となる。定理 17.3 を用いて，x の条件付き分布

f(x|y) と y の周辺分布 f(y) を求めると，

f(x, y) = f(x|y) f(y)

f(x|y) = Φ(x − ΣxxA′(AΣxxA′ + Σyy)−1y,

Σxx − ΣxxA′(AΣxxA′ + Σyy)−1AΣxx

)f(y) = Φ(y, AΣxxA′ + Σyy)

となる。さらに，変数を元に戻して，

Φ(yt − Ztαt − dt, StHtS′t) Φ(αt − at|t−1, Σt|t−1)


′t

)×Φ(yt − yt|t−1, Ft|t−1)

が成り立つことが示される。

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