見せかけの回帰について分かりやすく解説!!2019/02/122020/04/14見せかけの回帰について分かりやすく解説!!時系列分析ライター:古澤嘉啓TwitterFacebook今回は時系列分析を行う上で気をつけなくてはならない「見せかけの回帰」について説明します。この「見せかけの回帰」は経済・金融データを扱うときなどに生じる不都合な問題です。この記事では「見せかけの回帰」がどのような現象か、またどのように回避するばいいのかについて考えていきます。見せかけの回帰とは「見せかけの回帰」とは2つの無関係な時系列データに関して回帰分析を行うと有意な相関が表れてしまう問題です。いつも「見せかけの回帰」が起きるわけではありません。この「見せかけの回帰」は回帰分析に用いる2つの時系列データがどちらも単位根過程に従うときに現れます。単位根過程とはどんな確率過程であったでしょうか。\)が定常分布に従う過程を指すのでしたね。今回は単位根過程の一つであるランダムウォークを用いてこの「見せかけの回帰」について考えていきましょう。iid(0,1)\)に従う。\)の振る舞いを見てみましょう。\)どちらもランダムに動いているように見えます。\)2つの間に有意な関係があるようには見えません。実際に回帰分析をして確認してみましょう。以下が回帰分析の結果です。\)の間に有意な関係が表れていると分かります。確かに無関係であるはずの2つのランダムウォークに有意な関係が現れました。これが「見せかけの回帰」という現象です。見せかけの回帰の対策では「見せかけの回帰」を防ぐためにはどのようにすればいいのでしょうか。「見せかけの回帰」を回避する方法は主に2つあります。\)を用いて回帰分析することです。\)は定常過程に従います。\)が定常過程に従うことが分かります。\)はどちらも単位根過程ではないので、回帰分析をしても「見せかけの回帰」は起きません。\)に対して回帰分析をしてみましょう。\)をプロットしたグラフを観察してみましょう。確かにどちらも定常過程に従うように見えます。\)の回帰分析の結果も見てみましょう。\)の間に有意な関係がないと分かります。\)の差分系列を用いた回帰分析で「見せかけの回帰」を防ぐことができました。「見せかけの回帰」を避けるもう一つの方法があります。回帰式の説明変数にラグ変数、時差のある変数を追加することで「見せかけの回帰」を防ぐことができます。\)を説明変数に用いて回帰分析するということです。実際にラグ変数を加えて回帰分析を行うとどうなるかその結果を確認してみましょう。以下の回帰式にあてはめることを考えます。\)では実際の回帰結果を確認してみましょう。\)の間に有意な関係がないことが分かります。\)のラグ変数を追加することで無関係な2つの変数間に有意性を見出す「見せかけの回帰」を回避することができました。まとめこの記事では「見せかけの回帰」がどのような問題であるか、またどのように防ぐかについて説明してきました。時系列データを用いるときは「見せかけの回帰」が起きていないか、特に用いる時系列データが単位根過程に従っていないか注意しましょう。沖本さんの「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析」を参考にしました。G検定を取得するメリットを解説!最弱オセロを初めて攻略した天才オセロ高校生。TrendCOMMENTコメントを残すコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメント*お名前*メールアドレス*プライバシーポリシーはこちら上に表示された文字を入力してください。