2016 Fiscal Year Research-status Report
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26780136
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
難波 明生 神戸大学, 経済学研究科, 准教授 (60324901)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 構造変化 / 縮小推定 / ブートストラップ法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までの研究に引き続き、構造変化を含む可能性のあるモデルに対する分析方法に関する研究を行った。構造変化を含む可能性のあるモデルについては、Hansen (2009)が提案するように、構造変化の有無を予め検定することによって、構造変化を含むモデルと構造変化を含まないモデルのどちら一方がが正しいものと判断して分析を行うよりも、構造変化を含むモデルに基づく結果と構造変化を含まないモデルに基づく結果の加重平均を用いた方が良い結果が得られる可能性が指摘している。本年度は、このHansen (2009)の結果に基づき、モデル分析を行った場合に着目し、研究を行った。このような分析方法は、Model Averaging と呼ばれているが、近年の研究により、Model Averagingは縮小推定と呼ばれる推定方法と密接な関係があることが指摘されている。また、予めモデルに対する検定を行うことは、予備検定と呼ばれるが、予備検定も縮小推定と深い関係があることが知られている。そこで、本年の研究では、縮小推定によって得られる推定量の性質を、モデルに必要な回帰係数を誤って省いてしまった場合、代理変数を用いた場合などのケースに分けて分析した。また、縮小推定自体の加重平均を用いた場合、どのようなパフォーマンスが得られるのかについても分析した。これらのケースについての分析の結果から、縮小推定によって得られる推定量は良いパフォーマンスを持つことが示された。さらに、縮小推定の精度を評価するためにブートストラップ法を用いた場合、精度評価が正しく行える場合とそうでない場合があることを指摘した。
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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
Hansen (2009)で示されているように、構造変化を含む可能性のあるモデルについては、予備検定を行なって分析を行うよりも、構造変化を含むモデルと含まないモデルの双方の結果の加重平均を用いた方が精度の高い結果が得られる可能性がある。このような推定方法は一種の縮小推定と考えることができるが、真のモデルが未知である場合や、説明変数が観測不能であるため代理変数を用いなければならないような場合にも、縮小推定が有効であるケースが多いことが本年の研究により判明した。また、上記のような推定方法の問題点は、推定の精度評価が困難であることであるが、ブートストラップ法を応用することにより精度評価が可能になるケースがあることが理論的に確認された。このことから、研究は概ね順調に進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究において、広範なモデルにおいての縮小推定の有効性及びブートストラップ法の応用可能性が確認された。そこで、今後の研究では、構造変化を含むモデルにおいて有用な推定方法と縮小推定の関連性を分析し、より精度の高い推定を行うにはどのような推定方法が望ましいのかを研究する予定である。また、得られた推定方法の精度評価を行う際に、ブートストラップ法による精度評価が可能であるのかという点についても分析をしていきたい。
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| Causes of Carryover |
研究計画に従って研究を進めていたが、年度内の多くを海外で研究をしていたため、必要な消耗品は購入したものの、設備費・旅費等については執行を先送りしたため、残額が生じることとなった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
残額分については、本年度の予算と合算し、研究に必要な設備・消耗品の購入及び旅費として執行する予定である。
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