2022 Fiscal Year Research-status Report
復元再抽出による疑似標本の漸近正規性を用いたセミパラメトリック最尤法の開発
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22K01425
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
伊藤 高弘 神戸大学, 国際協力研究科, 准教授 (20547054)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | セミパラメトリック最尤法 / 質的・制限従属変数モデル / 二値選択モデル / 順序応答モデル / 打切り回帰モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、回帰モデルにおける誤差項の分布の仮定を必要としない、新しいセミパラメトリック最尤法（Semiparametric Maximum Likelihood Method）を開発し、二値選択（binary choice）モデル、順序応答（ordered response）モデル、打切り回帰（censored regression）モデルなどの質的（qualitative）・制限（limited）従属変数モデルへの応用を提示することにある。
初年度となるＲ４年度は、以下の進捗があった。まず、新しい手法を提示する研究として、線形モデル・二値選択モデルへの応用を提示した論文を執筆した。しかしながら、その後、手法の根幹部分に関して、議論が不十分な点が見つかり、修正を試みている段階である。また、上記二つのモデルへの応用については、推計プログラムも完成済みである。
順序応答モデルに関しても本手法は応用可能であり、既に研究に着手しているが、打切り回帰モデルについては直接的な応用が不可能であると思われる。ただし、後者に関して、最尤推定法であるトービット（Tobit）モデルは外れ値に対して脆弱であることが知られているが、外れ値に対して頑健な別の手法を思い付いている。その手法の中でセミパラメトリック最尤法を援用することが出来そうであり、この手法を研究対象に加える予定である。
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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
当初想定していた、二値選択モデル、順序応答モデル、打切り回帰モデルへの応用のうち、最初の二つについては既に目途が立ったことが大きい。推定量の一致性・漸近分布についても、提示と証明がほとんど完成している。三つ目については直接的な応用が不可能であると考えられるが、別の手法において援用することが出来そうである。
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| Strategy for Future Research Activity |
二年目となるＲ５年度は、新しい手法を提示する一つ目の論文について、研究報告・雑誌投稿を進めたい。また、順序応答モデルへの応用、および打切り回帰モデルにおける外れ値に対して頑健な手法への援用についても、シミュレーション分析および論文執筆を進める予定である。
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| Causes of Carryover |
諸事情によりバイアウト経費を計上しなかったことが直接的な理由である。今年度は業務代行を利用する予定である。
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