| 研究課題/領域番号 |
16K03931
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
商学
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
三古 展弘 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (00403220)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 消費者行動 / 交通行動 / 需要予測 / 繰り返し断面データ / 非集計モデル / サンプル数 / 調査頻度 / モデルの更新 |
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| 研究成果の概要 |
非集計需要予測モデルを，断面データを用いて構築する場合，複数時点からデータが得られていても直近の1時点のデータのみを用いることが多く，貴重な過去のデータを無駄にしていた．本研究では，筆者が提案した複数時点のデータを用いて需要予測精度を向上させる方法を適用し，たとえ各時点から得られているデータは少なくても，複数時点のデータを用いたほうが，直近の1時点のデータを用いるよりも統計的に有意に優れた予測を行えることが示された．交通調査費用を追加することなく，予測精度も向上するという実務的な貢献も示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
交通調査には多大な費用を要する．本研究では，複数時点のデータを用いることで予測精度の向上が可能であり，それは調査済みの過去のデータを用いることで追加費用なく，また，各回の調査規模（調査費用）を削減することによっても実現可能であることを示した．また，大規模低頻度調査よりも小規模高頻度調査のほうが望ましい可能性を示した．
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