| 研究課題/領域番号 |
20H01484
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 広島大学 |
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研究代表者 |
早川 和彦 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (00508161)
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| 研究分担者 |
山田 宏 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (90292078)
山形 孝志 大阪大学, 社会経済研究所, 特任教授(常勤) (20813231)
植松 良公 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター, 准教授 (40835279)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2022年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2020年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | パネルデータ / 罰則化法 / 時系列データ / ファクターモデル / 共トレンド推定 / 罰則項付縮小ランク回帰 / Weak factors / Multiple testing |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，ファクターモデルと罰則化法を用いて，時系列・パネルデータを分析するための新しい統計手法を開発し，関連する実証研究を行う。初年度は、各研究課題ごとに関連する研究をサーベイする。特に、いくつかの研究テーマは、国内外で非常に活発に研究が行われているため、本研究課題との関連性を詳細に考察する。2年目は各研究課題ごとに理論的考察や数値実験など、具体的な研究を進めていく。最終年度は、前年度まで得られた研究成果をとりまとめ、研究集会や学会などで研究報告し、査読付き雑誌への投稿を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，ファクターモデルと罰則化法を用いて，時系列・パネルデータを分析するための新しい統計手法を開発し，関連する実証研究を行う。
早川は，観測誤差を含むパネル回帰モデルの新しい推定量の開発を行った。特に，理論的な分析と計算アルゴリズムの開発に焦点を当てた。
早川・山形は,前年度に取り組んだクロスセクションごとに異なる回帰係数を持つパネルデータモデルの新しい推測方法の論文に関する改訂を行った。特に先行研究との比較や追加的な理論的分析を行い,再投稿をした。その結果,国際学術雑誌Journal of Business and Economic Statistics に掲載が決まった。
山田は，前年度に開発した多変量時系列データの連続区分線形トレンド共有構造を解明する新たな分析手法の拡張に取り組み成果を得た。研究成果をまとめた論文は有力な国際学術誌に掲載が決定した。
植松・山形は,前年度に投稿した「負荷行列のスパース性に誘導される弱いファクター」を持つ近似的ファクターモデルの推定と推測に関する２つの論文の改訂作業に取り組んだ。Uematsu et al (2019)によって提案されたSOFARに基づく手法や理論面に大きな変更はなかったものの,イントロダクションや本文の構成を中心に改訂した。その結果,２本とも国際学術雑誌Journal of Business and Economic Statisticsに掲載が決まった。また,得られた手法を応用することで,効率的な高次元共分散推定や大規模ポートフォリオ選択問題を考察した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
前年度に投稿した論文が国際学術雑誌に採択されるなど，目に見える形での研究成果が得られた。よって本研究課題は順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
早川は，前年度に得られた結果を論文として取りまとめ，国際学術雑誌に投稿する。
早川・山形は，今年度，国際学術雑誌に掲載許可された研究結果を踏まえ，グループ構造を持つパネルデータモデルの推定手法を考察していく。
山田は，経済時系列データのトレンド推定手法として大変ポピュラーなホドリック・プレスコット・フィルターの多変量時系列への拡張と捉えることのできるフィルターを開発し，新しい景気指数作成につなげていく。
植松・山形は，効率的な高次元共分散推定や大規模ポートフォリオ選択問題を中心に研究を進めていく。また，改訂中に得られた新たな問題として，ファクターモデルの回転と識別について改めて論文としてまとめていく予定である。
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