不完全・アンバランス・パネルデータによる統計的推測

• Project/Area Number: 11730019
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Economic statistics
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 大屋 幸輔 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 助教授 (20233281)
• Project Period (FY): 1999 – 2001
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2000)
• Budget Amount: ¥2,400,000 (Direct Cost: ¥2,400,000); Fiscal Year 2000: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000); Fiscal Year 1999: ¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
• Keywords: パネルデータ / 欠測値 / ランダム効果 / 頑健性

Research Abstract

パネルデータをもちいた分析を行うには、既存のデータベースを利用するか、分析者の入念な計画のもとに収集されたデータを利用しなければならない。実際、経済の実証分析では分析者個人が設計したデータベースを利用する機会は極めて少なく、既存のデータベースを利用する頻度が高い。
個人に対するアンケートの回答でしばしば問題となるものに無回答の項目がある。特定の質問項目に対する無回答という個人の反応に関する分析は、分析者が設計した調査であれば予備調査などを経て様々な対応が図れる。しかしながら、既存のデータベース利用の場合にはその項目に回答者がなぜ無回答であるのかといった要因をモデル化して分析を行うことは事実上不可能である。従来そのような場合は調査対象のデータセットから除外して、無回答がない完全な形でデータセットを構築して分析を進めていた。本研究ではこのような無回答項目をランダムに生じた欠測値ととらえ、これまで構築されてきたパネルデータ分析における統計的推論がどの程度、頑健であるかを検討した。
個人効果といった効果をランダムにとらえた場合、その効果が存在しているのかどうかの検定においては、欠測値がある場合、これまでの検定統計量は欠測値を考慮した検定統計量に比べて大きな値を示すことが確認された。このことはランダム効果がないという帰無仮説をより棄却しやすくなっていることを意味している。言い換えると実際にはランダム効果が存在していないのに、帰無仮説を誤って棄却し、ランダム効果が存在していると判断する可能性がより高いことになる。従って、欠測値が頻繁に生じているようなアンケート結果を利用する実証研究においては本研究で提案された検定統計量を利用することが望ましいといえる。