Novel Bayesian predictive methods for social science

• Project/Area Number: 24K00244
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• 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
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: 小林 弦矢 明治大学, 商学部, 専任教授 (00725103)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山内 雄太 名古屋大学, 経済学研究科, 講師 (00914160) ; 入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 准教授 (20789169) ; 菅澤 翔之助 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 准教授 (50782380) ; 川久保 友超 千葉大学, 大学院社会科学研究院, 准教授 (80771881) ; 城田 慎一郎 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 (90845918)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2028: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2026: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2024: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
• Keywords: ベイズ統計学

Outline of Research at the Start

本研究は，ベイズ統計学の枠組みにおける新たな予測モデルの構築，効率的・スケーラブルな数値計算の方法の開発，社会科学分野での重要な応用課題への適用を行うことを目的とする．特に本研究では高度で柔軟な単一の予測モデルの開発だけを行うのにとどまらず，複数の予測モデルを組み合わせて予測性能の改善を目指す予測統合の新たな手法の開発にも特に重点を置く．特に社会科学分野での応用課題において無視することのできない様々な相関構造，制約，バイアス補正，頑健性等を考慮することで，予測性能のさらなる改善やデータの構造に関して新たな知見を得られるようにすることを目指す．