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New Development of Nonparametric and Semiparametric Estimation Methods in Economics, Finance and Insurance

Research Project

Project/Area Number 23K01340
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research InstitutionRyukoku University

Principal Investigator

蛭川 雅之  龍谷大学, 経済学部, 教授 (10597628)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords接合データの計量経済学 / 2標本回帰推定 / 十分次元削減 / 非対称カーネル関数 / 不連続点推定 / 一様収束速度 / 時系列計量経済学 / 時変パラメータ回帰モデル / ノンパラメトリック法 / 計量時系列分析 / カーネル法 / 次元縮小
Outline of Research at the Start

学問的性質とコンピュータ性能の向上とが融合する形で、経済学およびその周辺分野において、ノンパラメトリック・セミパラメトリック法を用いた実証研究が近年飛躍的に増加している。本研究では、複数のデータセットの利用、費用変数に代表される台に境界を持つ非対称な分布、伝統的な目的関数の修正等、分析対象の特徴に沿ったノンパラメトリック・セミパラメトリック推定法を開発し、推定理論・実装方法双方を探求する。具体的な課題として、(I)2標本回帰推定問題の深化・発展、(II)費用分布等の様式化された事実に沿ったカーネル推定、(III)モデル推定を考慮した長期共分散行列推定量バンド幅選択法の開発の3点を予定する。

Outline of Annual Research Achievements

当該年度に実施した研究内容は次の通りである。
①計量経済学・統計学の主要英文査読誌において論文3本を刊行し、また、国内外の学会で5回報告を行った。
②2標本回帰推定に関し、両標本間に共通に存在する変数が高次元である場合、「次元の呪い」の影響により回帰係数推定量はパラメトリックな収束速度を持ち得ない。そこで、欠落変数の条件付期待値がシングル・インデックス・モデルで表現可能との仮定の下で、十分次元削減の手法を用いて欠落変数の代理変数を計算し、回帰モデルに代入する手法を開発した。現在この推定手法の大標本特性を導出しているところである。
③所得、保険金支払額等の分布を推定する場合、複数のモデルをある点で接合する手法が広く用いられる。通常この点は分布の右裾に位置する。この点を分布の不連続点とみなし、その位置をガンマ・カーネルを用いて推定する手法を開発した。研究結果をまとめた論文は現在英文査読誌で審査中である。
④ガンマ・カーネル推定量の一様収束を証明し、同時にその収束速度を導出する文献が皆無であることが分かった。そこで、同カーネル関数を使用した様々なノンパラメトリック推定量に関する一様収束の結果を論文にまとめた。本論文は今後英文査読誌へ投稿する予定である。
⑤非対称カーネル関数の時系列データへの応用例は少ない。一方、時変パラメータ回帰モデルの定義域には境界が存在するため、非対称カーネル関数の使用により本モデルの推定精度が向上するのではないかと予想される。現在この課題を予測に応用する手法を開発中である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究実績①~⑤は全て当該年度に実施する予定であったため。

Strategy for Future Research Activity

研究実績の概要に則して説明する。まず①に関しては、論文刊行・学会報告ともこれまで通り積極的に行う。次に、②に関し、2標本回帰推定量の大標本特性導出を進め、その結果を速やかに論文にまとめる。また、③に関連して、より安定的な不連続点推定法に関する研究を開始しており、その結果を論文にまとめる。さらに、④に関連し、ベータ・カーネルを用いた密度関数の一次微分推定量に対する一様収束速度を既に導出している。この結果も速やかに論文にまとめる。最後に、⑤に関しては、時変パラメータ回帰モデルを用いた予測についての研究を深化させる。

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (12 results)

All 2024 2023 2022 Other

All Int'l Joint Research (3 results) Journal Article (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 1 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 4 results) Remarks (1 results)

  • [Int'l Joint Research] University of Sydney(オーストラリア)

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Int'l Joint Research] Drexel University/Stata Corp.(米国)

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Int'l Joint Research] TH Koln(ドイツ)

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Journal Article] Density Derivative Estimation Using Asymmetric Kernels2024

    • Author(s)
      Benedikt Funke, Masayuki Hirukawa
    • Journal Title

      Journal of Nonparametric Statistics

      Volume: (未定) Issue: 4 Pages: 994-1017

    • DOI

      10.1080/10485252.2023.2291430

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] DS-HECK: Double-Lasso Estimation of Heckman Selection Model2023

    • Author(s)
      Masayuki Hirukawa, Di Liu, Irina Murtazashvili, Artem Prokhorov
    • Journal Title

      Empirical Economics

      Volume: - Issue: 6 Pages: 3167-3195

    • DOI

      10.1007/s00181-023-02406-w

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Robust Covariance Matrix Estimation in Time Series: A Review2022

    • Author(s)
      Masayuki Hirukawa
    • Journal Title

      Econometrics and Statistics

      Volume: - Pages: 36-61

    • DOI

      10.1016/j.ecosta.2021.12.001

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Sufficient Dimension Reduction Meets Two-Sample Regression Estimation2024

    • Author(s)
      蛭川雅之
    • Organizer
      第31回関西計量経済学研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] Trending Time-Varying Coefficient Regression Models: Estimation and Prediction by Local Linear Smoothers Using Asymmetric Kernels2024

    • Author(s)
      蛭川雅之
    • Organizer
      研究集会「第24回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計」
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] Nonparametric Threshold Detection for Cost Distributions2023

    • Author(s)
      Masayuki Hirukawa
    • Organizer
      17th International Symposium on Econometric Theory and Applications (SETA 2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Sufficient Dimension Reduction Meets Two-Sample Regression Estimation2023

    • Author(s)
      Masayuki Hirukawa
    • Organizer
      6th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Sufficient Dimension Reduction Meets Two-Sample Regression Estimation2023

    • Author(s)
      Masayuki Hirukawa
    • Organizer
      16th International Conference of the ERCIM Working Group on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Remarks] Masayuki Hirukawa - Home

    • URL

      https://www.econ.ryukoku.ac.jp/~hirukawa/

    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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