研究課題/領域番号 |
16K03600
|
研究種目 |
基盤研究(C)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
経済統計
|
研究機関 | 学習院大学 |
研究代表者 |
田中 勝人 学習院大学, 経済学部, 教授 (40126595)
|
研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
キーワード | パネルデータ / 非定常性 / 検定の検出力 / 局所対立仮説 / 漸近理論 / 数値積分 / 非定常パネルデータ / 反転不可能な移動平均モデル / 局所検出力 / 個別効果 / Brown 運動 / 連続時間確率過程 / common regressor / heterogeneous regressor / 非定常過程 / 単位根仮説 / 非定常モデル / 単位根検定 / 検出力 / 数値計算 |
研究成果の概要 |
非定常なパネルデータの時系列に対するモデルを設定した上で,非定常性を表すパラメータの検定問題を考察した.特に,非定常な領域の近傍での検定の検出力を計算する効率的な方法を提案した.また,モデルに含まれるトレンドなどの説明変数がクロスセクションに共通な場合と個別的な場合とで,検出力に違いが出ることを明らかにした.これらの研究成果は学術誌および著書で発表した.
|
研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非定常なパネルデータのモデルは,複雑な振る舞いをする非定常なデータを分析するために有用であり,そのモデルの非定常性を表すパラメータの推測問題に関心をもって研究してきた.特に,検定問題において,未解決の問題であった検出力の計算に対して,効率的な方法を開発して提案した.このことにより,さまざまな非定常パネルモデルの間の関係も明らかにされ,モデルを応用する上での指針を与えることができた.
|