Project/Area Number |
23H00804
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 07030:Economic statistics-related
Basic Section 07060:Money and finance-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section07030:Economic statistics-related , Basic Section07060:Money and finance-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
奥井 亮 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (20563480)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
黒住 英司 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00332643)
Jiang Peiyun 東京都立大学, 経営学研究科, 助教 (20906929)
柳 貴英 京都大学, 経済学研究科, 講師 (30754832)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
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Keywords | 計量経済学 / 教師なし機械学習 / パネルデータ分析 / クラスタ解析 / 構造変化 |
Outline of Research at the Start |
本研究課題は、クラスタ解析を経済データの分析に使用するための実装上の問題の解決と、クラスタ解析と構造変化点の計量経済理論における統合を目的としている。クラスタ解析は機械学習の代表的な手法の一つであり、標本をその特徴に応じていくつかのグループに分割する方法である。しかし、経済データではグループの数を前もって決めることが難しい。そこで、グループの数を誤って指定した上でクラスタ解析を行った場合の分析結果は、どのように解釈できるかを研究する。その際に、経済時系列分析における構造変化点の計量経済理論の知見を生かすことができると考えている。さらに、この二つの分野の理論的統合を目指す。
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