2015 Fiscal Year Research-status Report
多様な形態のデータに対する分位点回帰モデルと内生性についてのベイズ解析
| Project/Area Number |
15K17036
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
小林 弦矢 千葉大学, 法政経学部, 講師 (00725103)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 分位点回帰モデル / 打ち切りデータ / ベイズ推定 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度は連続内生変数を含む打ち切りデータに対して，コントロール変数を用いた軽量モデルの開発を行った．内生性に対処するために，コントロール変数を導入し，打ち切りのある変数に対して潜在変数を導入した階層モデルを考えた．まずは一段階目の回帰モデルの誤差分布のα分位点がゼロであるパラメトリックな分布（非対称なラプラス，正規，指数べき乗分布）を導入し，簡便なパラメトリックモデルを作成した．非対称ラプラスや非対称正規と行った分布は裾の形状に柔軟性を欠くため，柔軟性を向上するためにディリクレ過程混合モデル用いたセミパラメトリックモデルもこれらの分布を基に考えた．αはモデル特定化の一部であり事前にこの値についての情報はないため，本研究ではデータから推定するパラメータとして扱った．上記の分布を用いたモデルではα分位点と分布のモードが一致するため，本研究での一段回目の回帰モデルはモード回帰モデルとしても見ることができる．二段階目の分位点回帰モデルでは，一段回目の回帰モデルの残差を説明変数（コントロール変数）として導入し，その回帰係数によって内生性の度合いを推測することがでるようにし，誤差分布は通常のベイズ分位点回帰モデルに従い非対称ラプラス分布を用いた．提案するモデルに対し，マルコフ連鎖モンテカルロ法による推定方法を提案した．様々な設定を用いた数値実験により，本研究で提案するモデルは多くの状況で関心のあるパラメータをうまく推定することができ，セミパラメトリックモデルのパフォーマンスが比較的よいことがわかった．また，推定結果は事前分布の設定に対して頑健であり，提案する推定方法も効率的であることがわかった．既婚女性の労働参加に関する実証分析も行い，労働時間の打ち切りのある周辺の分位点において，妻以外による家計収入が妻の労働時間に対して内生的な影響があることがわかった．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究により従来の問題に対してある程度解決策を提案することができた．
ここまでの研究の内容を国際学会において報告し，国際査読付雑誌に掲載採択された．
|
| Strategy for Future Research Activity |
前年度の研究結果より，コントロール変数を用いて誤差分布に制約条件を導入するアプローチは制約的でパラメータの推定がうまくいかない場合があるということもわかった．本年度はより柔軟なモデルの構築についても研究を行っていく．また，同時に本年度からは空間データに対する分位点回帰モデルの開発も並行して行う．空間データを分析するにあたっては，階層モデルにどのように空間的相関構造を導入するかが重要であり，柔軟性とパラメータの解釈の容易さのバランスを取る必要がある．本研究では混合モデルを導入することでモデルに柔軟性と解釈の容易さの両方を担保することを狙いとする．近年では混合モデルの構築，その推定，そして推定後のポストプロセッシングに関する手法について多くの研究が蓄積されてきている．本研究ではそれらの手法を精査し，あらたな計量モデルの開発を行う．
|
| Causes of Carryover |
学会にかかる渡航費等が計画していたものより上回ったのと，研究が早く進んだことで論文投稿のための英文校正を利用したことなどにより，当初の予算の使用計画と異なった．
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究の進捗に合わせ，データ整備の人件費などで丁度額使用できるようにする．
|
