A theory of statistical inference for semiparametric econometric models

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 26780133
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Economic statistics
• Research Institution: Hitotsubashi University (2017-2018); Tokyo Institute of Technology (2014-2016)
• Principal Investigator: Matsushita Yukitoshi 一橋大学, 大学院経済学研究科, 准教授 (50593589)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: セミパラメトリックモデル / 統計的推測 / 経験尤度法

Outline of Final Research Achievements

First, we proposed two statistical inference methods for general semiparametric models by empirical likelihood (``Semiparametric empirical likelihood method'' and ``Jackknife empirical likelihood''), and discussed their statistical properties. Second, we proposed a new statistical inference method for volatility measures in high frequency data environments by nonparametric likelihood. Third, we performed empirical studies on the impact of safe water on infectious disease using semi/nonparametric models.

Free Research Field

計量経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年の計量経済分析において、モデルの誤特定によるバイアスを避けるために、関数形の仮定をできるだけ置かないセミ・ノンパラメトリックモデルは不可欠なモデルとなっている。一方で、セミ・ノンパラメトリックモデルは置かれている仮定が少ないため、一般に統計的推測が困難であり、信頼性の高い統計的推測法の開発は重要な課題である。本研究では、いくつかの具体的な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開発するとともに、一般のセミパラメトリックモデルにおける統計的推測理論の構築のために有益ないくつかの結果を導出した。