| 研究課題/領域番号 |
18K01904
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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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| 審査区分 |
小区分07090:商学関連
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| 研究機関 | 日本文理大学 |
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研究代表者 |
山城 興介 日本文理大学, 経営経済学部, 教授 (00514150)
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| 研究分担者 |
斎藤 参郎 福岡大学, 公私立大学の部局等, 研究特任教授 (50111654)
岩見 昌邦 和光大学, 経済経営学部, 講師 (60629541)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 時系列分析 / 複数の商業施設入館者数日時データ / VARモデル / 人流ビッグデータ / 状態空間モデル / 分次の商業施設入館者数データ / 時系列データ予測 / 商業施設入館者数データ |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、福岡都心部の大規模商業施設から提供された入館者数時系列データを用いて、入館者数の変動特性と施設間の相互作用を明らかにすることを目的としている。さらに、福岡大学都市空間情報行動研究所の回遊パターン一致推定法と関連付け、ネット入込来街者数および複数施設間の回遊移動者数の推定方法を開発することを目指している。福岡都心部の複数商業施設からの入館者数データを収集・分析し、人流ビッグデータの活用を進めた。
当初計画していた状態空間モデル(SSM)による推計・予測モデルの開発は完遂できなかったが、ベクトル自己回帰モデルを適用して商業施設間の入館者数の関連性を分析することができた。入館者数データの時系列分析により、周期性と施設間の相互作用を解明し、イベント開催と来館者数の相関関係も明らかにした。また、人流ビッグデータを入手し、入館者数データとの統合を進めたことで、商業施設間の入館者数の関連性を明らかにするなど、有益な知見を得ることができた。
当初目標のSSMによる推計・予測モデルの開発は達成できなかったが、ベクトル自己回帰モデルによる施設間の相互作用分析は有用な成果であった。今後は、SSMとベクトル自己回帰モデルを組み合わせ、より精度の高い集客数・回遊移動者数の推計・予測モデルの開発を目指す。これらのモデルは商業施設の経営戦略や都市計画への提言に活用でき、他都市への応用も期待される。
本研究では、福岡都心部の商業施設入館者数データの時系列分析を通じて、入館者数の変動特性と施設間の相互作用を明らかにし、人流ビッグデータとの統合を進めた。今後は、両モデルを組み合わせた推計・予測モデルの開発を目指し、その成果は商業施設の経営や都市計画に資するものと期待される。
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