| 研究課題/領域番号 |
20K01586
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
下津 克己 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (50547510)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 識別 / 内生的二値説明変数 / 操作変数 / 共変量 / 計量経済学 / 内生性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This research project will achieve two main goals. First, we show that the regression function is nonparametrically identified if one binary instrument variable and one binary covariate are present. Second, we develop a nonparametric estimation method of the identified model.
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| 研究成果の概要 |
本研究は、内生的な二値説明変数が誤分類されている計量経済モデルにおける識別問題を研究した。経済学の実証研究において、二値説明変数が誤分類されて記録されることは、自己申告による職業訓練への参加などでしばしば見られる。既存研究は、このモデルを、外生性と二値説明変数の測定誤差からの独立性という二つの除外制約を満たす操作変数を用いて識別している。しかしながら、実証研究においては、これらの除外制約を満たす操作変数を見つけることは容易ではない。本研究は、内生的二値説明変数が誤分類されている計量経済モデルを、一つの二値操作変数と一つの二値共変量を用いてノンパラメトリックに識別できることを証明した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究によって得られた成果は、理論的にも実証的な応用にも有用である。既存研究においては、内生的な二値説明変数が誤分類されている計量経済モデルを識別するためには、回帰式と誤分類誤差の両方から除外される操作変数を見つけることが必要であった。本研究の結果を適用すれば、このモデルの識別のためには、操作変数は回帰式から除外されていれば十分であり、そして回帰式に含まれる多くの共変量の中から条件をみたす共変量を１つ選べば良い。このため、実証研究におけるこのモデルの識別が著しく容易となる。
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