| 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 |
完了 (2023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 / 時系列データ / ファクターモデル / 罰則化法 / トレンド / ホドリック・プレスコット・フィルター / 景気循環成分 / Asset pricing / 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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| 研究成果の概要 |
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た。具体的には、(1)誤差項がファクター構造を持つパネル回帰モデルにおいて，系列相関、不均一分散、回帰係数の不均一性にロバストな統計的推測方法の開発、(2)動学的構造，内生性，相互作用効果を持つパネル回帰モデルの新たな推定量の開発、(3)多変量時系列データからトレンド成分を抽出する手法の開発と日本経済への応用、(4)スパース性に起因するWeakファクターモデルの推定・推測方法の開発などが挙げられる。これらの一部はすでに有力雑誌に掲載されている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
上記(1)のロバストな推測方法は，実証分析では非常に有用な方法であり，今後広く使用されるようになる可能性がある。(2)の新しい推定量は，様々なモデルの統一的に推定することを可能にしている。(3)の多変量時系列データからトレンドを抽出する方法は，世界各国の様々なデータに適用可能である。(4)のWeakファクターモデルの推定と推測に関しては，本研究結果が嚆矢となり，現在，関連する様々な研究が行われている。以上のことから，本研究課題で得られた成果は，一定のインパクトを持っていると言える。
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