クロスセクション間の相関や異質性を考慮した構造変化分析手法の構築

• Project/Area Number: 21K13272
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 山崎 大輔 九州大学, 経済学研究院, 准教授 (40802228)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 構造変化 / パネルデータ / 相関構造 / 異質性

Outline of Research at the Start

マクロ経済データを用いた実証分析を行う際には、構造変化についての考察を行う必要がある。また、近年ではパネルデータを用いることが可能になっている。パネルデータでは、クロスセクション間（個体間）の相関や異質性がある場合が多く、このことを考慮せずに実証分析を行った場合には、信頼できる分析結果が得られなくなる。そこで本研究では、クロスセクション間の相関や異質性を考慮した上で、パネルデータモデルにおける構造変化の分析手法（構造変化の検定方法や、構造変化が起きた時点の推定方法など）を開発する。