| 研究課題/領域番号 |
20K20760
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
早川 和彦 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (00508161)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 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 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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 | パネルデータ / VARモデル / 不均一性 / 階層モデル / EMアルゴリズム / バイアス修正 / 高次元データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、計量経済学と心理統計学の両分野で利用可能な、パネルベクトル自己回帰(VAR)モデルの新しい推定量を提案する。具体的には、自己回帰係数がクロスセクション主体ごとに異なるパネルVARモデルを考え、その新しい推定量を提案する。心理統計学において、パネルVARモデルを推定する方法がいくつか提案されているが、計算負荷が高いなど、実用上の問題がある。そこで、計量経済学の分野で使われている平均グループ推定量を用いた、新しい推定量を提案し、数値実験を通して新しい推定量と既存の手法の推定精度の比較を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究では，パネルデータを用いた(ベクトル)自己回帰モデルの推定について考察している。本年度は，クロスセクションごと異なる自己回帰係数と誤差分散を持つ(ベクトル)自己回帰モデルの新しい推定量を提案し，そのパフォーマンスを数値実験を行って調べた。
具体的には，まず，一変量の自己回帰モデルにおいて，平均グループ推定量のバイアス修正を考察した。バイアス修正にはいくつかの方法があるが，本研究では，使いやすさの観点から，ジャックナイフバイアス修正と、解析的バイアス修正の2つを提案した。
モンテカルロ実験を行ってこれらの推定量の性質を調べたところ，バイアスと推測の正確さに関して，非常に優れたパフォーマンスを持つことが分かった。また，代替的な推定量である，制限付き最尤推定量・ベイズ推定量とのパフォーマンスを比較したところ，本研究で提案した推定量は，ベイズ推定量と同じようなパフォーマンスを持つことが分かった。しかしながら，ベイズ推定は計算に非常に時間がかかるが，本研究で提案した平均グループ推定量は，線形推定量であるため，計算にほとんど時間がかからないという利点がある。
その後，一変量自己回帰モデルをベクトル自己回帰モデルに拡張し，バイアス修正平均グループ推定量を提案し，モンテカルロ実験を行ってその性質を調べた。その結果，1変量自己回帰モデルの場合と同様，バイアスと推測の正確さに関して，非常に優れたパフォーマンスを持つことが分かった。
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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
現時点で，本研究課題で主に考察するモデルの推定量の理論的な考察と数値実験が終わっており，その結果を論文として取りまとめている段階であるため，順調に進んでいると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在までに得られている理論的結果と数値実験の結果をまとめ，査読付き雑誌に投稿予定である。また，論文投稿後，時間的余裕があれば，本研究課題の拡張として，誤差項に相互作用効果を含む，拡張されたパネルVARモデルの考察も行う予定である。
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