CUSUMテストとは、統計的検定手法の一形態であり、回帰分析におけるモデル適合度の安定性と一貫性を評価するためのツールである。
## 概要
CUSUMテストは、累積和（Cumulative Sum）に基づく検定法で、主に時系列データにおいてモデルパラメータが時間とともに変化しないかをチェックするために使用される。この手法は20世紀後半に体系化され、特に経済学や金融工学の分野で広く採用されている。
## 役割と機能
CUSUMテストは、モデルのパラメータが時間とともに変動するか否かを判断し、その結果に基づいてモデルの再評価や修正を行なう際に重要な役割を果たす。特に、経済指標や株価のような時系列データにおいて、統計的モデルの長期的な一貫性と信頼性を確認するためのツールとして機能する。
## 特徴
- **連続性評価**: 時間とともにパラメータが変動しないかを継続的に監視できる。
- **早期異常検知**: パラメータの変化が発生した初期段階で検出可能。
- **モデル適合度向上**: 異常な変動を早期に特定することで、モデルの精度を高める。
## 現在の位置づけ
CUSUMテストは現代の計量経済学において重要な手法であり、特に金融市場や経済予測などの分野で広く利用されている。近年では、機械学習技術との統合により、より高度なモデル適合度評価が可能になりつつある。規制当局もCUSUMテストを用いて、金融商品のリスク管理や市場監視に活用している。
