Proposal of simultaneous equation models in spatio-temporal regression analysis and verification of spatiotemporal phenomena

• Project/Area Number: 24K14857
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Nagasaki University
• Principal Investigator: 西井 龍映 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 客員研究員 (40127684)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 章司郎 広島経済大学, メディアビジネス学部, 教授 (00197427)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 時空間現象解析 / 回帰分析 / 同時方程式モデル / 民主化スコア

Outline of Research at the Start

時空間データの解析に当たり，A：理論的側面，B:応用的側面から下記課題を考察する．
A1：Spatial Durbin Model (SDM) の母数推定方式と推定パッケージを開発する．
A2: SDM型の同時方程式モデル（Simultaneous SDM）を提案し，母数推定法を開発する。
B1：各国のGDPと民主化スコア (PS) に対してSSDM を適応し，両者の関係を明らかにする．
B2：インドネシアの州ごとの GDP，CO2排出量, および関連する説明変数からなる時空間データを作成する．次に，GDP および CO2排出量に SSDM を適応し，同国の経済構造や時系列的変化を把握する．