Modeling of large scale spatio-temporal data and its empirical applications in social science
Project/Area Number |
21H03400
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
|
Research Institution | Tohoku University |
Principal Investigator |
松田 安昌 東北大学, 経済学研究科, 教授 (10301590)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石原 卓弥 東北大学, 経済学研究科, 講師 (30899662)
佐藤 宇樹 武蔵大学, 経済学部, 専任講師 (80848078)
李 銀星 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 特任講師 (00845084)
矢島 美寛 東北大学, 経済学研究科, 客員教授 (70134814)
|
Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
Budget Amount *help |
¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
|
Keywords | 時空間データ / 深層学習 / 予測 / 機械学習 / 人流 / 不動産取引 / 時空間回帰モデル / 関数回帰モデル / 空間データ / Cox空間回帰モデル / 時空間モデル / 空間パネルモデル / Cox比例ハザードモデル / 時空間ARMAモデル |
Outline of Research at the Start |
近年の情報通信技術進歩は、大規模な空間データを時系列として観測することを可能とし、 空間事象にかかわる人間・社会の諸特性を、理論ではなくデータから実証する道をひらきつ つある。本研究は、汎用性の高い時空間モデルとその統計的推測理論を構築して空間データ による実証研究の基本的手続きを確立し、社会科学における諸問題に応用して人間・社会に 関わる新たな知見を発見することを目指す。
|
Outline of Annual Research Achievements |
時系列ARMAモデルを拡張してユークリッド空間上の間数を値としてとるARMAモデルを提案した。Bayes法による推定法を考案し、精度のよい推定量を構成した。 空間データを空間上の関数を値として持つ関数データとみなし、時空間データを関数データのサンプルとみなして推定を行う、関数回帰モデルを時空間データ分析に応用した。本モデルを、市区町村別に週次に集計したコロナ新規感染者数のパネルデータに適用し、人流の増加と新規感染者数の間にみられる関連性を分析した。 マクロミルが保持するに3万人のモニターに対して、幸福度の調査を実施した。ここでモニターは沖縄を除く46都道府県に居住する日本人25,000人にサーベイした幸福度を従属変数とし、住所の郵便番号から空間上の位置を考慮した空間分析を行った。その結果、公共心が高い地域ほど幸福度が高くなるという興味深い分析を行った。 東京都下の不動産賃貸情報をスクレーピングで収集したビッグデータに対してCox比例ハザードモデルをフィットし、価格弾力性を評価した。ここで、価格弾力性を場所の関数としてニューラルネットワークモデルをあてはめて価格弾力性の地域変動を評価し、賃貸市場の地域特性を分析した。 国際研究集会Risk and Statistics, 3rd Tohoku-ISM-UUlm Joint Workshop(Oct 12-14, 2022)を東北大学にて開催した。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
時空間ARMAモデルの開発と時空間回帰モデルの推定法を考案し、予定通りデータ分析を完了した。また、幸福度サーベイデータの分析に郵便番号から空間分析を行ったこと、不動産賃貸市場の地域特性分析にニューラルネットワークを応用したことを、挑戦的な成果であると評価している。
|
Strategy for Future Research Activity |
空間データの理論モデルを研究課題として推進してきたが、今後は社会科学への応用をさらに追及していく予定である。具体的には、回帰関数の不連続デザインを空間回帰において実行するモデルの開発する。さらに、州境や国境等で政策が分断されているときに、両側の従属変数にあたる変数の空間トレンドに差があるか否かを検定する問題に応用する。その際問題となるのは、1) 観測点の不規則性、2)空間相関を持つ誤差項の存在、3)バンド幅の決定法、4)帰無仮説(両側のトレンドに差がない)の下で漸近分布を導出すること等があげられる。本年度は以上の問題点を意識して取り組む予定である。
|
Report
(1 results)
Research Products
(11 results)