2015 Fiscal Year Research-status Report
セミパラメトリック計量経済モデルにおける統計的推測理論の構築
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26780133
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
松下 幸敏 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 准教授 (50593589)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 経験尤度法 / セミパラメトリックモデル / 統計的推測 / 高頻度データ / 一般化積率法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、主に3つの研究課題に取り組んだ。第一に、平均処置効果（Average Treatment Effect）のセミパラメトリック統計的推測を経験尤度法を用いて改良する手法を提案し、これを一般のセミパラメトリックモデルに拡張する研究を行った。本手法は、推定量の分散（あるいは標準誤差）の推定なしに統計的推測を行うことができるという利点に加え、スムージングパラメータの選択について従来の手法よりも弱い仮定の下で正当化されるという利点を持つことを示した。この研究の後半部分はOtsu氏との共同研究である。第二に、高頻度データを用いたボラティリティの新たなノンパラメトリック統計的推測法を提案した。具体的には、(i)ノンパラメトリック尤度を用いることにより、統計的推測の高次漸近性質を改良できることを示した。(ii)また、 確率過程にジャンプがある場合とマイクロストラクチャーノイズがある場合、それぞれについて、ノンパラメトリック尤度を用いた統計的推測法を提案した。(iii)さらに、ジャンプの検定法を提案した。この研究は、Camponovo氏とOtsu氏との共同研究である。第三に、説明変数に内生変数がある場合のプロビットモデルの一般化積率法による新たな推定法を提案し、その効率性について議論した。この研究は、川口氏と内藤氏との共同研究であり、Japanese Economic Reviewに掲載が決定した。
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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
いくつかのノン・セミパラメトリックモデルにおいて新たな統計的推測法を提案し、その理論的正当化を行うと共に、数値実験によって有限標本における実用性も示した。
また、これらの研究を、より一般的なセミパラメトリックモデルの統計的推測に拡張する研究に着手した。
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| Strategy for Future Research Activity |
一般のセミパラメトリックモデルにおいて、ノンパラメトリック尤度に基づく統計的推測理論を構築する研究を進める。また、関連する具体的なセミパラメトリックモデルの統計的推測法についても検討する。
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| Causes of Carryover |
複数の計算機によってシミュレーション実験を行う予定にしていたが、今回の実験では計算負荷を減らすことに成功し、計算機を購入する必要がなくなった。また、海外で打ち合わせを予定した共同研究者が来日したため、それに合わせて打ち合わせを行うことができた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
現在進めている研究におけるシミュレーション実験の費用と、共同研究者との研究打ち合わせのための費用に充てることとしたい。
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