大規模情報を活用した市場の需給均衡分析に対する新たなアプローチ

• Project/Area Number: 25870711
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Economic statistics; Commerce
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 安道 知寛 慶應義塾大学, 経営管理研究科, 准教授 (40407135)
• Project Period (FY): 2013-04-01 – 2016-03-31
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2015)
• Budget Amount: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2015: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2014: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2013: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 市場不均衡 / 大規模データ

Outline of Annual Research Achievements

情報技術の飛躍的な発達の恩恵を受け、膨大かつ多様な市場データが収集・蓄積されている。現在、そのようなビッグデータの分析に対し、学術・実務の両面から注目が集まっている。本研究の目的は、大規模な情報が観測・蓄積されている経済市場、特にオンラインプラットフォーム市場に焦点を当て、１．その分析のための新しい需要・供給均衡分析モデルの導入、２．市場の需要・供給間の相互依存性などを考慮したその推定法の構築、及びパラメータ推定量に関する漸近理論の確立、３．企業の価格戦略・顧客獲得戦略等を計量的に検討し、実際の大規模データに基づき実証分析をおこなうことにある。
３年目となる平成２７年度は、導入した新しい需要・供給均衡分析モデルに基づき、オンラインプラットフォーム市場の実証分析を推進した。一般に、市場の供給が需要に等しい場合、均衡状態にあると考える。しかし、オンラインプラットフォーム市場では供給の最大量が固定され、それは市場の不均衡につながっている場合が頻繁に観測されている。そのため、平成２５年度、平成２６年度に考案した新しい需要・供給均衡分析モデルに基づき実証分析を推進した。平成２５年度、平成２６年度において、最尤推定法によるモデル推定、推定されたパラメータの一致性、漸近正規性を導出していたので、その成果も実証分析に利用した。また、平成２６年度における国際会議発表においての意見交換も反映させつつ実証分析、及び論文執筆を推進した。完成させた論文は国際学術誌に投稿した。その後、査読者のコメントと共に論文再投稿の招待についての通知が学術誌よりあり、査読者のコメントに基づき改訂した論文を再投稿中である。

Research Products

• [Journal Article] A STATISTICAL ANALYSIS OF THE ONLINE DAILY DEALS PROMOTION MARKET (2014)
  • Author(s): Tomohiro Ando
  • Journal Title: Proceedings of 2014 INFORMS Workshop on Data Mining and Analytics Volume: なし
  • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
• [Presentation] A STATISTICAL ANALYSIS OF THE ONLINE DAILY DEALS PROMOTION MARKET (2014)
  • Author(s): Tomohiro Ando
  • Organizer: 2014 INFORMS Workshop on Data Mining and Analytics
  • Place of Presentation: Hilton San Francisco Union Square, San Francisco, California
  • Year and Date: 2014-11-08
• [Book] 高次元データ分析の方法（仮） (2014)
  • Author(s): 安道知寛
  • Publisher: 朝倉書店