| 研究課題/領域番号 |
18K12754
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
小林 弦矢 千葉大学, 大学院社会科学研究院, 准教授 (00725103)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ベイズ統計学 / 状態空間モデル / 分位点回帰モデル / 空間統計 / 所得分布 / ロレンツ曲線 / ベイズ計量経済学 / 分位点 / 非線形回帰 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では形状に制約のある関数モデルのベイズ分析を取り上げ，特に非線形分位点回帰モデル，状態空間SIRモデル，ロレンツ曲線を取り扱い，女性の労働，所得不平等などの経済学的重要な課題及びCOVID-19の感染拡大予測といった社会的に喫緊の課題に関する応用を行った．形状に制約のあるモデルの取り扱い方は様々で，ガウス過程，微分方程式，パラメトリック関数などに基づいたものを取り扱い，それらを中心に状態空間モデル，階層モデル，ノンパラメトリックベイズを構築することで制約を満たしつつ柔軟なモデルを提案した．関連して，所得分布の空間モデル，柔軟性と推定の安定性を両立するような混合モデルについても扱った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
関数の形状に制約がある事前情報がある場合，それを適切にモデルに反映させることで柔軟性を保ちつつより効率的にモデルの推定を行うことができるようになった．本研究の意義は回帰モデルにおける非線形関数の推定にとどまらず，ロレンツ曲線やSIRモデルなどといった関数あるいは方程式の解に形状制約があるものに対して状態空間モデルを構築することで，現実のデータのばらつきを許容・捕捉キャプチャーできるようになり，また時点感・空間上で情報を借り合うことでモデルをより安定的に推定し，将来の予測を行えるようになった．
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