| 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 |
完了 (2023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 / 自己回帰モデル / ベイズ法 / 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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| 研究成果の概要 |
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した。具体的には、時系列の長さとクロスセクション主体数が両方とも大きい高次元パネルデータに基づいた，自己回帰係数や誤差分散がクロスセクション主体ごとに異なるパネルVARモデルの新しい推定量を提案した。モンテカルロ実験を行った結果，提案されたバイアス修正平均グループ推定量は，バイアスと推測の正確さに関して，優れたパフォーマンスを持つことがわかった。また，先行研究でよく使われているベイズ法と比較して，計算時間も非常に短いことがわかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で考察したパネルVARモデルは，経済学や心理学等の分野で使われているモデルである。特に，自己回帰係数等がクロスセクションごとに異なるパネルVARモデルの推定には，これまでベイズ推定量が主に使用されてきた。しかし，ベイズ推定量を使うためには，特殊なプログラミングスキルが必要であり，また，計算時間も非常に長くなるため，実証分析では必ずしも使い勝手が良くないという欠点があった。この問題を解決したのが本研究で提案されたバイアス修正平均グループ推定量である。提案された推定量は，容易に実行でき計算時間も非常に短いため使い勝手は非常に良く，今後，多くの実証分析で利用されていくことが期待できる。
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