| ファクターモデルの目的は多数のデータ系列から観測出来ない共通変動（ファクター）を推定（抽出）することにあるが，ファクター数が２以上の場合にはファクターの識別問題が発生することが知られている．具体的には，モデルに何の制約も与えない場合にファクター推定量は真のファクターでなくこれを正則変換したものを一致推定しているに過ぎず，このままでは実証分析への応用可能性は極めて限定的といえる．本報告では，同時方程式モデルを不均一分散制約を用いて識別するというRigobon(2003)のアイディアを元にして，ファクターの時系列方向での不均一分散を仮定することにより真のファクターを一致推定できる可能性を呈示する．同時に，近年ファクターの識別問題を扱った研究がいくつか出てきているので，これらの研究の概要についても併せて紹介する． |