| 研究課題/領域番号 |
19K13667
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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 |
川久保 友超 千葉大学, 大学院社会科学研究院, 准教授 (80771881)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019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 | 小地域推定 / 変数選択 / 変量効果モデル / 線形混合モデル / 混合効果モデル / 経済統計学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，小地域推定に用いられる統計モデルの変数選択問題に取り組むことである。小地域推定とは，標本調査において少ないサンプルしか得られなかった地域の情報を，統計モデルを用いることによって精度良く推定しようとする手法のことである。統計学の一般理論で得られた変数選択問題の諸結果を，直接的に小地域推定に適用する際に生じうる問題点を明らかにするとともに，それらの問題の解決を試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題においては，小地域推定で用いられる混合効果モデルの変数選択問題に取り組んだ。小地域推定とは，標本調査において，サンプルサイズが小さくなってしまう小地域レベルの推定を，混合効果モデルと呼ばれる統計モデルを用いて推定精度を高めようとする統計手法である。混合効果モデルに取り込む補助変数の組み合わせを選択する変数選択規準の開発に取り組んだ。
小地域推定における変数選択という大枠の中で，各論としていくつかの問題に取り組み，国際査読誌への掲載や学会での報告を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
いくつかの本研究成果の共通した着眼点は，変数選択法と，予測量の不確実性の評価との関連である。小地域推定においては，各小地域の推定対象の値を言い当てること（点予測）だけでなく，その不確実性を見積もることを重視している。不確実性の評価方法として，平均二乗予測誤差（MSPE）と呼ばれる指標が一般的であるが，既存手法のほとんどは，候補モデルが真であるという仮定のもとでMSPEを評価していた。しかし本研究においては，この仮定をおかずに，変数選択の不確実性を明示的に考慮したMSPEの評価を行った。従来手法はMSPEを過小評価している可能性が高いことから，本研究成果は学術的にも社会的にも意義が大きい。
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