研究課題/領域番号 |
20K01598
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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研究機関 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
荒井 洋一 早稲田大学, 社会科学総合学術院, 准教授 (50376571)
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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 |
交付 (2022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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | ノンパラメトリック / セミパラメトリック / 形状制約 / シングルインデックスモデル |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、数ある形状制約の 中から単調性に注目し、一段階目で形状制約を用いたノンパラメトリック推定を行う。さらに二段 階目では、一段階目のノンパラメトリック推定量を用いて政策効果などのパラメータのセミパラメ トリック推定量を提案する。このような推定量として新しい一般化最小二乗法と傾向スコアを用い たマッチング推定量を提案する。また、経験過程の理論を用いた漸近理論、漸近的効率性の理論を 構築する。
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研究実績の概要 |
前年度の研究では、線形回帰モデルにおいて条件付き分散関数が説明変数の単調函数となる状況における推定、検定の理論を構築し、シミュレーションにおいて望ましい性質を持つことを示した。本年度の研究においては、実際のデータを用いて提案された理論の有用性を示した。 Hansen (1939)以降伝統的に、高齢化の進むスピードが早い国においては経済発展が停滞すると考えられてきた。しかしAcemoglu and Restrepo (2017, American Economic Review)では人口の高齢者比率と経済成長の間の関係の間に統計的に有意な関係を発見することができなかった。Acemoglu and Restrepo (2017)では推定方法としては伝統的な最小二乗法を用いている。標準誤差に不均一分散に頑健な推定量を用いることにより、不均一分散の影響を考慮しているものの、効率性という観点においては損失が大きい可能性がある。そこで本論文で開発されたより効率性に優れた推定方法、検定方法をもちいて、高齢者比率の指標と一人当たりのGDPとの関係をいくつかの経済状況をコントロールした上で検証した。まず、本論文で提案された方法を用いた場合には世界169カ国のデータを用いた分析においては最小二乗法の場合と比べて、標準誤差が減少し、正の統計的に有意な関係を発見した。。しかしOECD諸国に限定した分析においては、統計的に有意な負の関係を発見した。この結果はOECD諸国とその他の国々の間の反応に違いのある可能性を示している。
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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
研究自体についてはおおむね予定通りに進展したものの、コロナ禍のため海外の学会での研究発表予定を中止せざるを得なかった。
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今後の研究の推進方策 |
本年度においてはこれまでの成果をEuropean Meeting of Econometric Society(8月)において発表の予定。
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