| 研究課題/領域番号 |
20J20046
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
伏島 光毅 東京大学, 経済学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 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 |
3,400千円 (直接経費: 3,400千円)
2022年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2021年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2020年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 計量経済学 / 処置効果 / 識別 / 内生性 / 操作変数 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
経済政策において、政策を受ける側の意思決定とその選択による収入等への効果の大きさは、選好、能力或いは周辺環境等のデータのとれない特性により異なる。本研究は、データのとれない異質性による効果の格差を反映できる制約の緩い回帰モデルで意思決定の選択が複数ある場合に、計算の簡便な推定方法の提案を目指す。
ただ、回帰モデルで上記の異質性の意思決定への影響を反映すると、何か条件を追加しない限り効果の真値をデータから特定できず、よって点推定ができない。そこで、経済学的にどんな条件下で効果が識別できるか、その時効果の真値はデータの分布でどう書けるかをまず解明した上で、識別条件の下で有用な統計量を提案を目指す。
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| 研究実績の概要 |
次の(1)-(3)の3つの研究を行っている。
(1) 誤差項が非加法的な回帰モデルにおける処置効果について、説明変数が3値以上の値をとり、かつ内生性があるケースに関する識別問題に関する研究を行っており、経済理論により成立の可否を確認できる識別条件を導出している。当該研究について、識別条件の解釈及び具体例への適用に関する考察を進めており、また執筆した論文「Identification of multi-valued treatment effects with unobserved heterogeneity」は国際学術誌「Journal of Econometrics」から改訂要求を頂いている。
(2) 誤差項が非加法的な回帰モデルにおける処置効果について、説明変数の値に個々人の誤った報告が含まれる状況における識別・推定問題に関する研究を行っており、現行の研究より利便性が高いと思われる識別条件を導出している。当該研究について、共同研究者であるシンガポール国立大学の今井凌さんと識別条件に基づく推定・検定問題に取り組んでおり、また国際学術誌への投稿を目指して論文を執筆中である。
(3) 内生性のあるノンパラメトリックなモデルにおける処置効果を推定するためのフレームワークの１つである回帰不連続デザインにおける検定問題に関する研究を行っており、現行の検定手法における多重検定問題の対処法として同時検定による手法を提案している。当該研究について、共同研究者である東北大学の石原卓弥先生・一橋大学の澤田真行先生と提案手法の改善に取り組んでおり、また国際学術誌への投稿を目指して論文「Joint diagnostic test of regression discontinuity designs: multiple testing problem」を執筆している。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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