2018 Fiscal Year Research-status Report
オークション理論の構造推定と検定について:政府調達を中心に
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16K21231
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Research Institution | Nagasaki University |
Principal Investigator |
松木 佑介 長崎大学, 経済学部, 准教授 (10733660)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | オークション理論 / 構造推定 / 境界効果 |
Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、確率密度関数のノンパラメトリック推定における局所線形法のレビューと実装、さらにオークション理論モデルの推定への応用が中心となった。
オークションモデルをノンパラメトリック推定する際、確率密度関数をカーネル密度推定するのが標準的である。しかしこの手法では境界付近でバイアスが悪化する境界効果が存在するため、境界付近のサンプルを除去するという手法が用いられてきた。サンプル除去には境界付近での推定が不可能になるという明確なデメリットがある。
本研究では境界効果に対応するため、局所線形推定法を採用する。局所線形法はノンパラメトリック回帰でよく知られた手法である。ノンパラメトリック回帰においても、基本的なNadaraya-Watson推定量では境界効果を免れない。局所線形推定量はシンプルでありながら境界効果に対処できる。確率密度関数の推定においても局所線形法の考えを取り入れた推定法がいくつか存在する。このうち経験分布関数を用いる二つの手法に注目した。一方は経験分布関数から新しいデータを生成して局所線形回帰にかける手法で、もう一方は経験分布関数を直接平滑化する手法である。両手法を実装し、シミュレーションで推定のパフォーマンスを比較した結果、両手法の特徴が明らかになった。得られた結果をまとめ、Sapporo Workshop on Industrial Economics 第2回研究会で報告した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
カーネル密度推定法における境界効果に対処する統計的手法についての調査と選定を終えて実装、シミュレーションまで進んだため。
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Strategy for Future Research Activity |
さらにシミュレーションを進めた上で結果をまとめて論文の執筆を進める。学会での発表も行い、論文にフィードバックさせる。最終的に論文を完成させて学術誌に投稿する予定である。
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