社会科学における新たなカウントデータ回帰モデルの提案

• Project/Area Number: 25K16615
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 山内 雄太 名古屋大学, 経済学研究科, 講師 (00914160)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: ベイズ統計学 / 分位点回帰 / カウントデータ / リスク管理 / 計量ファイナンス

Outline of Research at the Start

本研究は，社会科学において頻繁に用いられるカウントデータに対し，新たな分位点回帰手法を提案するものである。カウントデータは，医療機関における患者の滞在日数や救急車の出動件数など，多様な現象を記述しうるが，離散性ゆえに連続データを前提とした分位点回帰の理論を直接適用することが困難である。そこで本研究では，ノンパラメトリック・ベイズ手法を導入し，説明変数と応答変数の同時分布を柔軟にモデリング・推定することで，条件付き分位点関数を理論的整合性をもって導出可能な枠組みを開発する。分布の裾に注目することで，長期入院者，高頻度利用者といった，極端事象のリスク評価や政策的応用への寄与が期待される。