KAKEN — 研究課題をさがす | 研究者番号: 40596251

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検索結果: 9件 / 研究者番号: 40596251

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1. 意思決定のための因果推論の理論

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	神戸大学
研究代表者	末石直也神戸大学, 経済学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2024-04-01 – 2027-03-31交付
キーワード	因果推論 / 異質的処置効果
研究開始時の研究の概要	本研究では、部分母集団間での処置効果の大小関係を適切に把握することを目指す。処置効果の異質性が適切に捉えられているかを調べるうえでの困難は、実データでは真の処置効果は観察することができないというところにある。どの個体についても処置を受けるか受けないかのどちらかであり、両方の潜在的結果は同時に観測でき ...

2. 計量経済分析のための機械学習的手法の開発

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	法政大学
研究代表者	劉慶豊法政大学, 理工学部, 教授
研究期間 (年度)	2022-04-01 – 2025-03-31採択後辞退
キーワード	計量経済学 / 機械学習 / MLE / Parameter Tying / panel data / double machine learning / Kmeans Algorithm / Machine Learning / Econometrics / Ensemble Learning / Classification
研究開始時の研究の概要	機械学習は自由な発想が多く、データサイエンスの一つの分野として成功を収めている。本研究は機械学習の方法を包括的に考察して計量経済分析に適用できる方法や発想を発掘し、経済分析のために改良し、発展させ新しい方法を開発する。主として、既に予備的な結果が得られている、(i) サンプル期間が極端に短いデータの ...
研究実績の概要	機械学習の発想や手法を計量経済学に応用する研究を遂行した。まず、機械学習手法に由来するParameter Tyingのアイディアを計量時系列分析に応用することでtying maximum likelihood estimation (TMLE)の方法を開発した。この研究は、複数の時系列変量の観測期 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (3件うち国際共著 1件、オープンアクセス 3件) 学会発表 (14件うち国際学会 6件、招待講演 7件) 備考 (1件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

3. 時系列モーメント制約モデルの効率性限界の導出

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	神戸大学
研究代表者	末石直也神戸大学, 経済学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31交付
キーワード	局所漸近正規性 / 特定化検定 / 局所過剰識別 / タンジェントセット / 効率性限界 / 時系列モデル / セミパラメトリックモデル
研究開始時の研究の概要	本研究では、エルゴード性や定常性などの最低限の仮定の下で、時系列モーメント制約モデルのLAN表現を導出し、畳み込み定理とミニマックス定理を示す。予想される結果は、最適なGMM推定量は時系列データの下でもセミパラメトリック効率的な推定量であるというものである。
研究実績の概要	主として本研究課題の派生研究に取り組んだ。経済学では、モデルの定式化が正しいかどうかを検証する特定化検定がしばしば行われる。しかし、モデルの定式化の正しさを知ることが分析の最終目的であることはほぼない。妥当と判断されたモデルを用いて、推定や統計的推測が行うことが目的であることがほとんどである。そのた ...
現在までの達成度 (区分)	3: やや遅れている

この課題の研究成果物	雑誌論文 (1件) 学会発表 (1件)

4. 大規模データを使った因果推論のためのミクロ計量経済分析とEBPMへの応用

研究課題

研究種目	基盤研究(B)
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	京都大学
研究代表者	西山慶彦京都大学, 経済研究所, 教授
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2023-03-31完了
キーワード	特定化検定 / 因果推論 / 計量経済分析 / EBPM / ノンパラメトリック推定 / 介入効果 / ミクロ計量経済分析 / 政策効果分析 / モデル選択 / ビッグデータ / モーメント推定
研究開始時の研究の概要	統計的因果推論は、データを用いて科学的に因果関係を明らかにするための統計手法で、近年経済学を含めて社会科学で幅広く用いられている。しかし、現状ではこの分野おいては、特定化の正当性を調べたり、複数の特定化を比較して良し悪しを明らかにする方法に関する研究はほとんど手付かずである。本研究はそのような点で統 ...
研究成果の概要	未知のグループごとに介入効果に異質性がある状況、また介入割当に対する不遵守とネットワーク波及効果がある状況の因果推論手法を開発した。IV回帰モデルの関数形のノンパラメトリックな特定化検定のミニマックス理論を明らかにした。尤度関数が未知、特性関数が既知の分布で、計算負荷が少なく漸近効率性をもつ推定方法 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (20件うち査読あり 6件、オープンアクセス 2件) 学会発表 (14件うち国際学会 8件) 図書 (3件)

5. モーメント制約モデルのベイズ推定のための大標本理論

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	神戸大学
研究代表者	末石直也神戸大学, 経済学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2021-03-31完了
キーワード	経験尤度 / BEL / セミパラメトリックベイズ / 局所漸近正規性 / Bernstein-von Mises定理 / 経験尤度法 / 畳み込み定理 / 経験尤度ベイズ法
研究成果の概要	本研究では、経験尤度をパラメトリックな尤度の代わりとして用いるベイズ経験尤度法　 (BEL; Bayesian empirical likelihood) の漸近的な性質について考察した。主要な結果は２つである。第一に、BELの事後分布の極限はモーメント制約モデルのleast favorable s ...

この課題の研究成果物	学会発表 (4件) 備考 (1件)

6. 罰則付き経験尤度推定量による高次元データ解析

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
研究分野	経済統計
研究機関	神戸大学
研究代表者	末石直也神戸大学, 経済学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2015-04-01 – 2019-03-31完了
キーワード	罰則付き経験尤度推定量 / 情報量規準 / 変数選択 / 高次元データ / 経験尤度法 / 罰則付き推定 / 経験尤度
研究成果の概要	候補となる変数の数が多いとき、罰則付き推定は有用な変数選択の方法である。罰則付き推定量を用いる際に応用上問題となるのは、正則化パラメータの選び方である。ところが、モーメント制約モデルの罰則付き推定量に関しては、正則化パラメータの選択方法に関する研究はこれまでほとんど行われてこなかった。そこで本研究で ...

この課題の研究成果物	国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (3件うち国際共著 2件、査読あり 3件、オープンアクセス 1件) 学会発表 (6件うち国際学会 2件) 備考 (1件)

7. モーメント不等式モデルの経験尤度に基づくベイズ推定

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	経済統計
研究機関	神戸大学 (2015) 京都大学 (2013-2014)
研究代表者	末石直也神戸大学, 経済学研究科(研究院), 准教授
研究期間 (年度)	2013-04-01 – 2016-03-31完了
キーワード	経験尤度 / モーメント不等式 / ベイズ推定 / 効率性の限界 / least favorable submodel / 計量経済学 / 経験尤度法
研究成果の概要	本研究では、経験尤度をベイズ推定の尤度として用いるベイズ推定の方法を提案し、モーメント不等式モデルの推定に応用した。事後分布の漸近的な性質を明らかにするとともに、経験尤度をベイズの尤度として用いることの有限標本での妥当性について検証した。 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (3件うち査読あり 2件、謝辞記載あり 1件) 学会発表 (6件)

8. セミパラメトリックモデルのための集中情報量規準の開発

研究課題

研究種目	若手研究(B)
研究分野	経済統計学
研究機関	京都大学
研究代表者	末石直也京都大学, 経済学研究科(研究院), 講師
研究期間 (年度)	2011 – 2012完了
キーワード	集中情報量規準 / モデル選択 / モデルアベレージング / 経験尤度法 / モデル・アベレージング / 経験尤度
研究概要	モデル選択の目的は、観測されたデータを基に「最適な」モデルを選ぶことである。しかしながら、最適なモデルはモデルの使用目的に応じて異なる。本研究では、モーメント制約によってモデルが記述されているときに、経験尤度推定量を用いて、興味のあるパラメータを正確に推定するためのモデル選択の方法を考察した。また ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (3件うち査読あり 2件) 学会発表 (17件うち招待講演 1件) 備考 (1件)

9. 金融時系列分析におけるノンパラメトリック・ボラティリティ推定

研究課題

研究種目	基盤研究(C)
研究分野	経済統計学
研究機関	椙山女学園大学
研究代表者	森棟公夫椙山女学園大学, 現代マネジメント学部, 教授
研究期間 (年度)	2011 – 2012中途終了
キーワード	ボラティリティ / 収益率 / ランダム・ウォーク / ノイズ / 間引き標本 / シミュレーション / スペシフィケーション・バイアス / バイアス / 二次モーメント / 二次モーメント推定 / 二次モーメントバイアス / クロス・ボラティリティ / 高頻度データ / マーケット・マイクロストラクチャー・ノイズ
研究概要	ボラティリティとは収益率の分散(あるいま標準偏差)の事を言うが,金融データの時系列分析では収益率の系列を調べても,通常,何ら特性が見つからない事が一般に知られている.特に,効率的な市場だと,収益率はランダム・ウォークに従うとされる.この研究では金融時系列におけるボラティリティの分析法の研究を行う.特 ...

この課題の研究成果物	雑誌論文 (7件うち査読あり 1件) 学会発表 (8件) 図書 (2件)