2019 Fiscal Year Research-status Report
二つのデータセットの接合を伴う回帰モデルの推定及び推論
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19K01595
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
蛭川 雅之 龍谷大学, 経済学部, 教授 (10597628)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 接合データの計量経済学 / 2標本回帰推定 / セミパラメトリック推定 / 非対称カーネル関数 / 最近傍法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度に実施した研究内容は次の通りである。
①最近傍法によらないセミパラメトリック2段階2標本推定量を提案し、その大標本・小標本特性を分析する論文を作成した。同論文は現在英文査読誌で審査中である。
②上記推定の1段階目ではカーネル回帰推定が利用される。①の論文を作成するにあたり、非対称ベータ・カーネル関数を使用した回帰推定量を代入する2標本推定量の方が、一般に用いられる対称カーネル関数を使用したものに比べて優れた小標本特性を持つことが分かった。ところで、①の2標本推定量の大標本特性を導出する際、カーネル推定量の一様収束およびその収束速度が必要となるのだが、ベータ・カーネル関数に対してこれらの結果を証明・導出する文献が皆無であることが分かった。そこで、ベータ・カーネル関数を使用した様々なノンパラメトリック推定量に関する一様収束の結果をまとめた論文を作成した。同論文は現在英文査読誌で審査中である。
③本研究の成果を理論家と共有するだけでなく、実務家へ浸透させることも重要である。そこで、すでに論文が刊行されている最近傍法を用いた2標本推定量に関し、経済学者間で最も広く利用されている統計パッケージStata上でコマンド開発を行った。本コマンドの解説論文は現在英文査読誌Stata Journalで審査中である。
④②に関連して、非対称カーネル関数による回帰推定のバイアス修正に関する論文を作成した。本論文は既に英文査読誌での刊行が決まっている（ただし巻号未定）。
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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
研究実績①～④は全て当該年度に実施する予定の課題であったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
高次元データを接合して2標本回帰推定を行う場合、既に開発済みの最近傍法、あるいはカーネル回帰に基づく方法では「次元の呪い」が発生し、推定量の収束速度が遅くなる。この問題を克服するため、先頃機械学習の手法を取り入れた2標本回帰推定法の開発に着手した。今年度はこの推定法の大標本・小標本特性をより詳細に分析し、その結果を数点の論文にまとめる予定である。
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| Causes of Carryover |
当該年度に購入予定であったソフトウェア最新版の発売予定が後倒しになったことによる。
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Research Products
(9 results)
