| 研究課題/領域番号 |
16KK0074
|
|---|
| 研究種目 |
国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
経済統計
|
|---|
| 研究機関 | 一橋大学 (2017, 2019)
東京工業大学 (2016) |
|---|
研究代表者 |
松下 幸敏 一橋大学, 大学院経済学研究科, 准教授 (50593589)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017 – 2019
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
|
|---|
| キーワード | 経験尤度法 / セミパラメトリックモデル / 統計的推測 |
|---|
| 研究成果の概要 |
第一に、一般のセミパラメトリックモデルにおいて、経験尤度法を用いた新しい統計的推測法を提案し、その統計的性質を改良するために非標準的漸近理論を展開した。第二に、 高頻度データを用いたボラティリティの推定問題において、ノンパラメトリック尤度法による統計的推測法を提案し、その統計的性質を議論した。第三に、日本の戦前期の水道普及がもたらした影響をセミ・ノンパラメトリックモデルを用いて分析した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の計量経済分析において、関数形について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ものとなってきている。しかし、セミ・ノンパラメトリックモデルは「モデルの特定化バイアス」を軽減することができる一方、置かれている仮定が少ないために様々な統計的推測における問題が生じることがあり、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理論的結果を導出した。
|
