2019 Fiscal Year Research-status Report
An innovative approach for unifying causal inference, missing data analysis, and copula models
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19K13670
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
茂木 快治 神戸大学, 経済学研究科, 講師 (60742848)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | コピュラモデル / 欠損データ分析 / 因果推論 / トリートメント効果 / Missing at Random (MAR) / カリブレーション推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は、データの一部が欠損している状況下でのコピュラモデルの推定方法を提案した。従来のコピュラモデルの推定は、データが完全に観測されるという前提の下で実行されていた。社会科学ではデータの欠損は頻繁に生じるため、欠損データに対するコピュラモデルの推定方法を確立することの学術的・社会的価値は高い。
データの欠損メカニズムは、多くの先行研究にならってMissing at Random (MAR)を仮定した。MARの下では、各個人のデータが観測される確率を規定する変数（共変量）が存在する。提案の推定方法は、因果推論の分野で最近注目を集めているカリブレーション推定を応用したものである。データが観測されるか否かという二者択一の現象を一種の処置（トリートメント）と見なし、カリブレーション推定を応用した。カリブレーション推定は、データが観測されるグループと全体グループとの間の共変量の釣り合いに着目したノンパラメトリックな推定方法である。ノンパラメトリック推定とは、データが観測される確率と共変量との間の関数型を特定しない柔軟な推定方法である。
欠損データ分析と因果推論との間に理論的な親和性が存在することは以前より知られていたが、そこにコピュラモデルを導入して三者を結び付けたのは本研究が世界初である。コピュラモデルは、確率分布の非対称性や裾の厚さを許容するため、経済データに対して優れた当てはまりを示す。本研究により、データの一部が欠損しているときでもコピュラモデルを当てはめることが可能となった。これは投資家のポートフォリオ戦略、企業の経営戦略、政府や中央銀行の財政金融政策などを効率化する有意義な貢献である。
以上の研究成果をまとめた学術論文は、Journal of Multivariate Analysis (SCI掲載有、2018 Impact Factor = 1.029)に採択された。
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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
本研究は当初の計画どおり順調に進行中である。因果推論、欠損データ分析、コピュラモデルの三者を当初の構想どおりに融合させることに成功した。研究成果をまとめた論文がJournal of Multivariate Analysisに採択された点も、研究期間1年目としては非常に大きな成果であると言える。2年目以降の研究推進の見通しも十分に立っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は、主にコピュラ回帰モデルに関する理論研究および実証研究を行う予定である。近年、コピュラモデルを利用した非線形回帰分析が統計学や計量経済学において注目を集めている。現状、コピュラ回帰モデルの推定は、データが完全に観測されるという前提の下で実行されている。本研究の2019年度の成果を応用すれば、データの一部が欠損している状況下でもコピュラ回帰モデルを推定することが可能となる。
実証分析の対象は、個別企業の売上と研究開発費である。基本的に、売上の大きな企業（いわゆる大企業）は研究開発費も大きいと予想されるが、両者の定量的な関係はデータ分析によって明らかにされるべき課題である。売上は大多数の企業が公表しているのに対して、研究開発費は主に大企業しか公表していない。研究開発費の欠損値を明示的に考慮した場合とそうでない場合とで、コピュラ回帰モデルの分析結果にどの程度の差異が生じるか精査する予定である。
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Research Products
(6 results)
