Development and application of weighted adjacency matrix estimation methods based on multivariate data

Research Project

Project/Area Number	23K01377
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07040:Economic policy-related
Research Institution	Hiroshima University
Principal Investigator	山田宏広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (90292078)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	空間計量経済学 / 重み付き隣接行列
Outline of Research at the Start	空間経済学の実証研究(空間計量経済学)は，地点間の結びつきの程度を積極的に活用することにその存在意義がある。そうした地理空間情報は重み付き隣接行列として記述され，活用される。しかしその肝心の重み付き隣接行列の設定が難しい。歴史的には，東京都と埼玉県のように地理的に隣接しているかどうかという情報を使い重み付き隣接行列は設定されてきた。それで上手くいく場合もあれば，そうでない場合もある。本研究では，重み付き隣接行列を複数のデータから推定する方法を提案・応用する。同一地点で観測される複数のデータは地理空間情報を反映した値となっている筈であるというのが本研究の基本的なアイディアである。