A theory of statistical inference for semiparametric econometric models
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26780133
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Economic statistics
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| Research Institution | Hitotsubashi University (2017-2018)
Tokyo Institute of Technology (2014-2016) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2016: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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)
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| Keywords | セミパラメトリックモデル / 統計的推測 / 経験尤度法 / 経験尤度 / 高頻度データ / 一般化積率法 / ノンパラメトリックモデル / 回帰分断デザイン / 平均処置効果 / 実現ボラティリティ |
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| Outline of Final Research Achievements |
First, we proposed two statistical inference methods for general semiparametric models by empirical likelihood (``Semiparametric empirical likelihood method'' and ``Jackknife empirical likelihood''), and discussed their statistical properties. Second, we proposed a new statistical inference method for volatility measures in high frequency data environments by nonparametric likelihood. Third, we performed empirical studies on the impact of safe water on infectious disease using semi/nonparametric models.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年の計量経済分析において、モデルの誤特定によるバイアスを避けるために、関数形の仮定をできるだけ置かないセミ・ノンパラメトリックモデルは不可欠なモデルとなっている。一方で、セミ・ノンパラメトリックモデルは置かれている仮定が少ないため、一般に統計的推測が困難であり、信頼性の高い統計的推測法の開発は重要な課題である。本研究では、いくつかの具体的なセミパラメトリックモデルにおいて新たな統計的推測法を開発するとともに、一般のセミパラメトリックモデルにおける統計的推測理論の構築のために有益ないくつかの結果を導出した。
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Report
(6 results)
Research Products
(17 results)
