2020 Fiscal Year Annual Research Report
CARMA random fields and their applications to large spatio-temporal data
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17H01701
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
松田 安昌 東北大学, 経済学研究科, 教授 (10301590)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
栗原 考次 京都女子大学, 宗教・文化研究所, 教授 (20170087)
西井 龍映 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (40127684)
矢島 美寛 東北大学, 経済学研究科, 客員教授 (70134814) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 時空間回帰モデル / スペクトル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
コロナ禍において、人流の増減とコロナ感染者数の関連は極めて重要な問題である。本研究では、時空間回帰モデルを応用して、人流と新規感染者数の関連を分析した。具体的には、DoCoMoモバイル空間データにより、人流の増減を市区町村別に集計し、週次のパネルデータにまとめて説明変数を構成した。さらに従属変数として、各市町村が公表しているコロナ新規感染者数を週次に集計し、週次のパネルデータとして構成した。説明変数、従属変数とも時空間相関を含む時空間データとなっている。時空間回帰モデルを考案し、周波数領域に変換してモデル推定を行う方法を開発した。さらに本推定量の一致性、漸近正規性を証明することに成功した。
本時空間回帰モデルを応用した結果、人流の増加は２週間後に新規感染者数の増加を引き起こすという、２週のタイムラグをもって影響することを実証した。さらに２週前の降雨量もコロナ新規感染者数に対して負に有意であることから、降雨量は感染を減らす効果があることを示した。さらに本時空間回帰モデルからインパルス応答関数を評価したところ、新規感染者の増加は人流を減少させるがその効果は３週でなくなり、人流の増加は感染者を増加させその効果は５週間後にピークを迎え、その効果は9週目まで継続していることを示した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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