| 研究課題/領域番号 |
19K01595
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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07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
蛭川 雅之 龍谷大学, 経済学部, 教授 (10597628)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 接合データの計量経済学 / 2標本回帰推定 / セミパラメトリック推定 / 非対称カーネル関数 / 最近傍法 / 生成された説明変数 / スパースモデリング / サンプルセレクションモデル / ２標本回帰推定 / サンプルセレクション モデル / 傾向スコア |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ミクロ実証分析においてモデル推定に必要な変数が単一のデータセットに揃っていない場合、二つのデータセットを組み合わせて当該モデルを推定する必要が生じる。Hirukawa and Prokhorov (2018, "HP18")では二つのデータセットを最近傍法により接合した上で一致性を確保するバイアス修正推定法を提案した。本研究では、HP18で得た知見を基に、①最近傍法によらない2標本回帰推定、②データ接合の際の次元縮小、③分析対象とするモデルの拡張、など2標本推定問題の多方面にわたる深化・発展に取り組む。同時に、標準的な統計パッケージ上でコマンドを開発し、実務家への浸透・利便も図る。
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| 研究成果の概要 |
ミクロ経済データを利用して線形回帰モデルを推定する際、手元にあるデータセットがモデル内の変数を完備していない状況がしばしば起こる。この場合、必要な変数を記録する別のデータセットを組み合わせてモデルを推定する必要が生じる。本研究では、研究代表者がこれまで調査・研究を行ってきた2標本推定問題の多方面にわたる深化・発展を目指し、特に、(i)最近傍法によらない2標本回帰推定、(ii)データ接合の際の次元の呪いの回避策を中心に取り組んだ。同時に、標準的な統計パッケージ上でコマンドを開発し、実務家の利便も図った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
2標本の接合を前提とする線形回帰モデル推定に関してより効率性の高い推定法を提案し、その大標本・小標本特性を探求した。また、2標本推定は「生成された説明変数」を用いた推定法の特殊ケースである。高次元データから説明変数を生成する際の次元の呪いを回避する策の一つとして、スパースモデリングの発想を取り入れて説明変数を生成する手法を開発した。加えて、これら推定手法を標準的な統計ソフト上で実装するためのコマンドも開発・公開した。さらに、本研究の副産物として、ある非対称カーネル関数を用いたノンパラメトリック推定量の一様収束及びその収束速度を証明・導出し、非対称カーネル関数の利用可能性を拡大した。
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