| Project/Area Number |
20H01482
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07030:Economic statistics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Shintani Mototsugu 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (00252718)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | 機械学習 / 時系列モデル / 経済予測 / ビッグデータ / マクロ政策評価 / 非構造化データ |
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| Outline of Research at the Start |
テキストデータ、画像データ等を含んだ大規模なデータ（ビッグデータ）を処理するための機械学習手法は近年急速に進化しており、経済分析への応用範囲も益々広がっている。この機械学習的なアプローチの利点を生かし、既存のマクロ計量経済分析の手法と組み合わせることによって、大規模なマクロデータの根拠に基づく(evidence-based)マクロ経済政策を目指した計量手法を開発し、現実のデータに適用する
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| Outline of Final Research Achievements |
We adopted machine learning methods, such as neural networks and Lasso, for macroeconomic analysis and constructed an economic forecasting model that accounts for nonlinearity. In this process, we utilized not only traditional macroeconomic data but also big data, such as microdata, survey data, and high-frequency data, as well as alternative data, such as text data. Additionally, on the top of standard time series models, we conducted policy evaluations using dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models that incorporate the optimizing behavior of economic agents, such as households and firms, based on macroeconomic theory.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ビッグデータが利用可能な場合、機械学習の手法を活用することにより、マクロ経済変数の将来予測精度が高まることや、マクロ経済変動における非線形性の重要性が確認された。この結果と家計や企業等の経済主体の最適化行動を含んだマクロ経済理論モデルを組み合わせることで、より望ましい政策評価や因果推論が可能になることが示された。
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