2018 Fiscal Year Annual Research Report
Anonymization methods in enterprise surveys using the EDINET
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16K00426
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
白川 清美 一橋大学, 経済研究所, 准教授 (20755095)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
相良 直哉 一橋大学, 経済研究所, 助教 (70433852)
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| Project Period (FY) |
2016-10-21 – 2019-03-31
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| Keywords | 統計的開示抑制 / 持ち出し審査 / トップコーディング / ボトムコーディング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究に関連するオンサイト施設や成果物の持ち出しなどの事項に関して、管理運用情報の収集やミクロデータの分析などを実行した。
昨年度は、全国消費実態調査のミクロデータを使用し、詳細なクロスの結果表を集計している。今年度は、企業統計調査である科学技術研究調査のミクロデータを使用し、最大値・最小値などの個々の値や集計後の度数の少ない区分にならないように作表した。
また、最大値・最小値を秘匿するためのトップ・ボトムコーディングの境界値の分析を行い、どの様にそれぞれの境界値を決定すればよいかの回帰モデルを作成した。
さらに、公的統計の２次利用に関しては経験知が豊富である欧州諸国を対象としているEUROSTATの統計研修の内、本研究に役立つ統計的開示抑制（SDC: Statistical Disclosure Control)に関する研修講師を３名（オランダ統計局、ドイツ連邦統計局）、日本に招へいし、日本の公的統計の関係者を対象とした４日間のSDCの研修を行った。この研修を実施することにより、今後の研究協力に対する関係を築くことができた。その他、回帰モデルから元データの推計が可能かの分析を行い、いろいろなパターンにおける元データの推計に関する研究を行った。
これらの研究結果に基づき、企業統計調査である科学技術研究調査のミクロデータの特性を加味しながら、どの程度の匿名化が有効であるか、また、一般公開されている有価証券報告書（EDINT:Electronic Disclosure for Investors' Network）との照合による、特定可能な企業の匿名化をすることにより、最適な擬似データの作成のためのルールの検討を行った。
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Research Products
(3 results)
