| Project/Area Number |
23K01334
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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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 | Shinshu University |
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Principal Investigator |
広瀬 要輔 信州大学, 学術研究院社会科学系, 講師 (10761398)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | オークション / 計量経済学 / 実証分析 / 構造推定 |
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| Outline of Research at the Start |
オークションの実証研究では、入札額から入札者の評価額 (財に対して最大限支払ってよい金額) の分布を推定することが目標になる。現在主流の方法はカーネル密度推定を2度繰り返して評価額の分布をノンパラメトリックに推定する方法である。しかしながら、ノンパラメトリック法には共変量の種類が増えるにしたがって急速に推定精度が悪くなる欠点 (次元の呪い) があり、実証研究においてしばしば問題視される。
ノンパラメトリック推定の抱える次元の呪いを回避する手段として様々な分野でセミパラメトリック法が提案されている。本研究課題ではオークションの構造推定の文脈におけるセミパラメトリック推定法を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該分野の既存の研究では評価額の分布をノンパラメトリックに推定することが多く、共変量の種類が増えるとうまく推定できなくなること（次元の呪い）が知られている。オークションの構造推定の文脈において、次元の呪いを回避するセミパラメトリックモデルを考えることが本課題の目的となる。
今年度は、入札者個々人のもつ評価額（オークションに出品されている財に対して支払ってよいと考える上限の金額）に対して回帰モデルに類似した構造を課すセミパラメトリックモデルを研究した。
オークションでは、入札者全員の入札額が観察できる場合は少なく、多くの場合、落札額のみが観察される。このような場合、最小二乗法で想定される条件が満たされないため、最小二乗法にかわって、撹乱項をノンパラメトリックに推定することで説明変数の係数パラメータを推定する手法を考え、具体的に計算するプログラムを作成した。
この研究成果を2024年度統計関連学会連合大会において発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
撹乱項の分散が均一である場合の推定量の性質や実行プログラムは既に完成しており、学会で発表した。
現在は、この結果を不均一分散の設定に拡張する作業をおこなっており、作業が終わり次第、国際学術誌に投稿する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
撹乱項の分散が均一である場合の研究については既に完了している。現在は、不均一分散である場合にも適用できるように結果を拡張している。この作業が完了次第、国際学術誌に投稿する予定である。
また、今年度おこなった研究では、評価額を表す確率変数に対して回帰モデルに類似した構造を課していたが、今後はその制約を取り除く一般化を考えていく予定である。
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