@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216548,
 author = {北, 栄輔 and 中村, 典雅},
 issue = {2},
 month = {Feb},
 note = {景気とは，商売や取引など，社会全体の経済活動の状態を示す．経済状況が好調の場合は「好景気」，不調の場合は「不景気」などと表現する．景気動向を数値化するために景気動向指数が用いられる．景気動向指標にはディフージョン・インデックス (Diffusion Index，DI) とコンポジット・インデックス (Composite Index，CI) がある．本研究では，過去の DI 値と CI 値を用いて景気判断を予測する方法について述べる．予測する数理モデルとしてベイジアンネットワークを用いる．ベイジアンネットワークでは確率変数をノードとして，変数間の依存関係を有向グラフで表現する．目的変数に景気を，説明変数に DI 値と CI 値を用いて予測を行う．実験データとして，1985 年から 2020 年までの日本の景気動向，景気動向指数を用いる．1985 年から 2017 年までのデータを学習データとして予測モデルを決定し，2018 年から 2020 年までの景気動向を予測する．予測精度を線形時系列モデルによる予測結果と比較した結果，ベイジアンネットワークを用いる方がよい計算性を示したので，提案手法の有効性を評価することができた．},
 title = {ベイズ推定の景気動向指数予測への応用について},
 year = {2022}
}