| 研究課題/領域番号 |
17K00064
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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 |
統計科学
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| 研究機関 | 広島経済大学 |
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研究代表者 |
田中 章司郎 広島経済大学, メディアビジネス学部, 教授 (00197427)
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| 研究分担者 |
西井 龍映 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (40127684)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 時空間回帰モデル / 変数選択 / 空間Durbin誤差モデル / 時空間統計モデル / 空間パネルデータ分析 / 空間ダービン誤差モデル / 隣接行列 / 疑似最尤法 / 統合データセット / Spatial Error Durbinモデル / 空間隣接行列 / 時空間モデル / 環境データ解析 / 環境の統計的モデル |
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| 研究成果の概要 |
計量経済学において使用される空間パネルデータ分析 Spatial Durbin Errorモデルは，説明変数に社会経済指標を事前に予め指定する必要がある。しかし，目的変数に対して,どの説明変数が主要な寄与をしているかを予め指定することは困難である。この時空間モデルに変数選択する手法を開発しソースプログラムを公開した(Variable Selection in Spatial Regression: VSSR)。また行政区画中の人工衛星の数十万画素を集約して平均値などを求めるアルゴリズムを開発した。
巨大空間隣接行列を用いた2段階疑似最尤法にも進展があり，反復計算量を格段に低減させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
気候変動に対する森林等の環境要素の重要性がますます高まる中，経済的な需要によって自然が荒らされ，その回復力を超えるまで消耗されている。この状況を打破し，持続可能な未来を築くためには，経済と森林を代表とする環境の双方を定量的・包括的に考慮し，データに基づいた対策が不可欠である。本研究により社会経済活動の諸変数と環境変数を変数選択により主要因を特徴的な地域で特定することができた。持続可能な社会経済構造を実現するためには，単に例えば温暖化ガス排出抑制策を講ずるだけではなく，地域ごとに経済成長と環境変数との相互依存関係を実証的に解析して地域に適した無理のない対策を推し進めることが可能となった。
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