| 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 |
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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 | 早稲田大学 |
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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 |
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: 1,430千円 (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 | セミパラメトリック / ノンパラメトリック / 推定 / 検定 / 形状制約 / 単調性 / シングルインデックスモデル |
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| 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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| 研究成果の概要 |
本研究では、不均一分散が存在する回帰モデルにおいて、単調性という形状制約を用いた一般化最小二乗法を提案した。第一段階の推定においてisotonic regressionを用いた一般化最小二乗推定量が現実的な仮定のもとで漸近的にセミパラメトリック効率的であることを示した。提案された一般化最小二乗推定量は平滑化パラメータを必要とせず計算量もノンパラメトリックな推定量と比較して非常に少ない。シミュレーションに基づく結果ではノンパラメトリックな一般最小化二乗法と比較しても優れていること、広く用いられている頑健な分散推定量を用いた方法よりもかなり優れていることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではいくつかの重大な欠点のため最近用いられることの少なくなった一般化最小事情推定量に注目した。欠点を形状制約を用いることにより解決し、現実的で非常に優れた推定量を提案した。現在、広く用いられている頑健な分散推定量を用いたアプローチよりかなり効率的な推定を行うことができ、実証研究において広く用いられることが期待される。本研究で提案された一般化最小二乗推定量の第一段階目では推定された変数を被説明変数として用いている。この一般化は新しい結果であり、一般化最小二乗法だけでなくその他の統計的な問題に広く用いることができる。
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