| 研究課題/領域番号 |
19K13670
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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 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
茂木 快治 神戸大学, 経済学研究科, 准教授 (60742848)
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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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 因果推論 / 欠損データ / コピュラ / カリブレーション / 回帰分析 / 欠損データ分析 / トリートメント効果 / コピュラモデル / Missing at Random (MAR) / カリブレーション推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、因果推論、欠損データ分析、コピュラモデルの三者を結びつけることである。これら３つの研究分野を融合させるのは、本研究独自の取り組みである。まず、本研究は一般性の高いモデルの下で因果推論の精度向上を達成する。さらに、提案した因果推論の手法を応用し、欠損データに対するコピュラモデルの推定を可能にする。因果推論と欠損データ分析の間の理論的な類似性を利用すれば、両者を自然な形で結びつけることができる。欠損データに対するコピュラモデルの推定を実現させることにより、経済予測の精度が高まる。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、カリブレーションという革新的アプローチを用いて、因果推論、欠損データ分析、コピュラモデルという3つの研究分野を融合させた。因果推論、欠損データ分析、コピュラモデルは、それぞれ統計学や計量経済学において盛んに研究されているが、これら3分野を統一的なアプローチの下で結びつけたのは本研究が初めてである。本研究により、欠損データに対するコピュラ回帰が実行可能となり、また様々な処置や処置効果を許容する因果推論が実行可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会科学系の統計分析では、様々な理由により頻繁にデータの欠損が発生する。したがって、欠損データに対する新たな統計分析の手法を確立した本研究は、学術面・実務面で重要な貢献を果たしたと言える。実際、ドイツ製造業の個別企業データやアメリカ大統領選挙の広告・献金データに対して提案の分析手法を応用した結果、従来の分析手法では得られない新たな知見を得ることに成功した。これらは企業の経営戦略や政党の選挙戦略の進化に資する重要な知見である。
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