2016 Fiscal Year Annual Research Report
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25245035
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
古澄 英男 関西学院大学, 経済学部, 教授 (10261273)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
照井 伸彦 東北大学, 経済学研究科, 教授 (50207495)
各務 和彦 神戸大学, 経営学研究科, 准教授 (00456005)
宮脇 幸治 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40550249)
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| Project Period (FY) |
2013-10-21 – 2018-03-31
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| Keywords | ベイズ統計 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究実施計画にもとづいて、実証分析を行うために必要な経済データの収集と整理、次元の大きい共分散行列に対する新たな計量モデルの開発、提案した計量モデルに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法の開発、実経済データへの応用などを中心に研究を行った。平成2８年度における研究成果は以下の通りである。
1. 本研究において必要となる高次元データを収集・整理した。また、これらデータを整理するために必要なプログラムの作成も行った。
2. 被説明変数の次元が大きい場合を想定し、その共分散行列に対する新たな計量モデルの開発を行った。本研究では、コレスキー分解ならびに潜在変数を利用したモデリング法を考えることによって、柔軟かつよりパラメータ数の少ないモデルを構築できることを示した。また、Lasso法などに代表される縮小型推定を共分散行列に適用することについても検討を行った。さらに、本研究で提案する方法を時系列モデルや空間計量モデルなどへ拡張を行った。
3. 2.で提案する計量手法を実行するための計算アルゴリズム、具体的にはマルコフ連鎖モンテカルロ法による推定方法の開発を行った。シミュレーション実験や実際のデータを用いた分析などから、本研究で提案する推定方法は、既存の方法よりも実行が簡便であり効率的であることが明らかとなった。また、本研究で提案するマルコフ連鎖モンテカルロ法の効率性を改善するため、今年度は新たに逐次モンテカルロ法の開発も行った。
4. 1.で用意したデータを用いて、株価データによるボラティリティの推定、消費者行動の分析、さらに市場参入ゲームの計量分析などいくつかの実証分析を行った。その結果、これまでの計量モデルによる分析では分からなかった新たな知見を得ることができた。これら研究成果の一部は海外雑誌に掲載され、また海外における学会においても報告されている。
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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
交付申請書の「研究の目的」には、7項目について研究を進めていくことが記載されている。そのうち6項目が当該研究期間中に達成されていること、また研究成果については、海外雑誌や海外学会などにおいて積極的に発表されていることから、「(2) おおむね順調に進展している」と判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で提案する計量モデル・手法は非常に適用範囲が広いと考えられる。これらの有効性を示すため、本年度は市場参入ゲームへの応用など新たな実証研究に取り組んだ。今後も引き続き、新たな分野で本研究成果が適用できないか検討を進めていく予定である。また、推定方法の開発については、これまでマルコフ連鎖モンテカルロ法を中心に行ってきたが、逐次モンテカルロ法や逆ベイズ法など新たな方法についても積極的に取り組み、より効率的な推定方法の開発を行う予定にしている。全体として、計量モデルに関する理論的研究がやや遅れている。この点については今後一層重点を置きながら研究を推進していく予定である。
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