| 研究課題/領域番号 |
20K01592
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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 | 大阪公立大学 (2022-2023)
大阪府立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
鹿野 繁樹 大阪公立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (80382232)
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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 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 欠損データ / パネルデータ / 定式化の検定 / パネルデータ分析 / データ欠損 / 差分の差分 / 定式化検定 / 二重頑健推定 / IPW |
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| 研究開始時の研究の概要 |
データの欠損は、経済学のみならず疫学、公衆衛生学、社会学、政治学といった、観測データを利用する分野で広く関心を集める問題である。個体の属性に基づき系統的にデータ欠損が発生しているならば、完全観測のサンプルは代表性を失い、推定結果にバイアスが生じることが知られている。このデータの欠損を補正するパラメータ推定法については多くの研究があるものの、補正を要するか否かをチェックする手法は、少ない。そこでこの研究は、「補正が必要ない」ことを帰無仮説とする仮説検定を提案する。
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| 研究成果の概要 |
個票パネルデータを用いた実証分析では、データの欠損が状態的に発生する。系統的なデータ欠損は、分析結果にバイアスをもたらす可能性があるため、その対策について経済学をはじめ多くの分野で関心を集めている。ただし、既存研究はバイアスを補正した推定法に議論が集中しており、定式化の検定に関する研究は少ない。本研究の第一の目的は、パネルデータ分析において、バイアスの補正を推定すべきかどうかを判断する定式化の検定を開発し、実証分析に応用することである。第二の目的は、パネルデータ分析における標本選択問題に対し、データ欠損の新しいアプローチによる解決法の開発と応用である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データの欠損（missing）は、経済学のみならず疫学、公衆衛生学、社会学、政治学といった、観測データを利用する分野で広く関心を集める問題である。個体の属性に基づき系統的にデータ欠損が発生しているならば、完全観測のサンプルは代表性を失い、推定結果にバイアスが生じることが知られている。本研究は、パネルデータで生じる欠損データの問題に対し、IPWに基づく新たな推定・検定方法を開発する。また実際に個票パネルデータにそれらを適用した実証分析を行う。
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