| Project/Area Number |
20K13469
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07030:Economic statistics-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
柳 貴英 京都大学, 経済学研究科, 講師 (30754832)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 計量経済学 / ミクロ計量経済学 / 統計的因果推論 / パネルデータ / プログラム評価 |
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| Outline of Research at the Start |
経済学の実証研究では，原因変数の結果変数に対する因果的な影響を分析するための統計的因果推論アプローチの重要性が増している．しかし，原因変数が動学的な依存関係をもつような状況下においては，既存の研究結果では原因変数の結果変数に対する因果的な影響を正しく評価できない可能性がある．本研究ではこのような状況下における既存研究の問題点を明らかにするとともに，原因変数の結果変数に対する因果的な影響を評価するための統計的因果推論アプローチを開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，原因変数が内生的かつ動学的に決定される実証的状況において，因果パラメータを識別・推定・推論するためのパネルデータ分析手法の開発に取り組んでいる．パネルデータ分析は社会科学における最も重要な実証アプローチのひとつであるが，原因変数が内生的かつ動学的に決定される実証的状況において採用できるパネルデータによる統計的因果推論アプローチは未だ限られている．そのため，近年，このような状況のための新しい因果推論アプローチを開発することの重要性が増している．
2020年度の研究実施状況報告書に記載したとおり，2021年度前半にはパネルデータ分析に関する広範な先行研究をレビュー調査した．特に，近年急速に発展している差分の差分法およびイベント・スタディ・デザインに関する先行研究を幅広くレビュー調査した．
2021年度後半には，レビュー調査から得られた情報を活用することで，原因変数が内生的かつ動学的に決定される実証的状況のための統計的因果推論モデルの構築を検討した．そして，構築した統計的因果推論モデルの枠組みにおいて，下記2点の具体的な研究計画を達成することを目指した：（１）観測される共変量を条件づけたもとでの平均因果効果の識別・推定手法の開発，および，その統計的性質を数理的に証明すること；（２）波及効果が主体間に存在するときの因果パラメータの識別・推定手法の開発，および，その統計的性質を数理的に証明すること．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
「研究実績の概要」に記載した研究計画（１）および（２）のための統計的性質の証明が当初想定よりも難航しており，これらの研究計画を2021年度内に完了することは叶わなかった．そのため，現在までの進捗状況は当初よりもやや遅れていると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度に引き続き，「研究実績の概要」に記載した研究計画（１）および（２）に取り組む．具体的には，統計的因果推論分野において，観測される共変量を条件づけたもとでの平均因果効果の推定量の漸近的性質を導出した先行研究，および，波及効果が主体間に存在するときの直接効果・間接効果・全体効果の推定量の漸近的性質を導出した先行研究を参考にすることで，2021年度内に完了することが叶わなかった統計的性質の証明を推進する．また，これと並行して，開発した統計的因果推論アプローチを実演するための実証分析とモンテカルロ・シミュレーション実験を実施する．
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