2014 Fiscal Year Annual Research Report
政策評価のための計量理論とそれを用いた雇用保険制度の分析
| Project/Area Number |
23330070
|
|---|
| Research Institution | National Graduate Institute for Policy Studies |
|---|
Principal Investigator |
荒井 洋一 政策研究大学院大学, 政策研究科, 助教授 (50376571)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市村 英彦 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (50401196)
川口 大司 一橋大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (80346139)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2015-03-31
|
| Keywords | 政策評価 / 非連続回帰分析 / ノンパラメトリック分析 / バンド幅 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
実績本年度の研究においては、非連続回帰分析のファジーデザインにおける推定問題の分析を行った。ファジーデザインにおいて興味の対象となるパラメータは2つの条件付き期待値関数のある点における差の比となる。つまり４つの関数をノンパラメトリックに推定する問題となる。
カーネルタイプのノンパラメトリック推定においてはバンド幅が非常に重要な役割を果たすことが広く知られている。非連続回帰分析の既存の研究においては４つの関数を一つのバンド幅を用いて推定する方法が広く提案されているが、昨年度までのシャープデザインの研究において、カットオフポイントの左右で違うバンド幅を用いることによってより優れた推定を行えることが示された。そこで左右で違うバンド幅を用いる方法をファジーデザインへ拡張する方法を提案した。
バンド幅の選択方法としては推定量の平均二乗誤差を最小にするような2つのバンド幅を考えた。通常は漸近的に高次の項を無視した平均二乗誤差を最小にすることによりバンド幅の選択を行う。しかし複数のバンド幅が存在する場合は通常の選択方法に問題が生じるため、平均二乗誤差に高次の項を含めて考えることによりバンド幅を最適に選択する方法を提案した。問題の解決においてはファジーデザインにおける平均二乗誤差は４つの関数の複雑な関数となるが本質的にはシャープデザインにおける平均二乗誤差の特性が同じとなることを利用することにより対処した。また提案されたバンド幅漸近的に既存の方法より優れていることを理論的に示し、シミュレーションに基づき小標本においても優れていることを示した。
またファジーデザインにおけるパラメータと同様に条件付き期待値の差の関数として表される局所政策効果についても分析を行った。また本研究で提案された方法を用いて、Head Startプログラムの政策効果や雇用保険が無職の期間に与える影響などの分析を行った。
|
| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
|
