| 研究課題/領域番号 |
21K01421
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 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
|
|---|
| 研究機関 | 明治大学 (2022-2023)
千葉大学 (2021) |
|---|
研究代表者 |
小林 弦矢 明治大学, 商学部, 専任教授 (00725103)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | ベイズ統計学 / 時空間モデル / グループデータ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 離散データ / 所得分布 / ベイズ統計 / 小地域推定 / 混合モデル / 状態空間モデル |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究計画では所得不平等や貧困に関する指標について，既存研究のように単一時点や単一地域における指標の推定を行う代わりに，時系列データやパネルデータ内の情報を時点間や空間上にわたって借り合うことで，これらの数量についてより安定的な推定結果を得られるような統計モデルとそれに対する推定方法の開発を行うことを目指す．数値実験を通して，提案する統計学的手法が関心のある数量を既存手法と比較してより安定的・効率的に推定できることを確認し，また提案する手法を実際に日本の公的データなどに適用し，貧困地図なとを通してデータの可視化をすることて日本の格差・貧困問題の現状を明らかにする.
|
| 研究成果の概要 |
本研究では，単年度・国全体のレベルではなく，複数時点および複数地域における所得のグループデータの分析のための時系列および時空間ベイズ解析の方法と，グループデータ等に関連するベイズモデリング方法に関する研究を行った．具体的には，グループデータに対する時空間混合モデルや線形混合モデル，多変量カウントグループデータに対する因子モデル，カウントデータに対する混合予測モデルなどを取り扱った．本研究で得られた成果は国際学術誌への掲載・投稿および国際学会において報告された．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本において所得データはグループデータの形式て公表されることが多いのに対し，時空間モデルなどに基づく高度な分析方法はグループデータに対しては確立されていないため，本研究による新しい種々のベイズモデリングの方法は所得データなどのグループデータに対して極めて有用な分析手法となる．特に，提案手法は空間補間や将来予測にも使用することができるため，任意の時点・地域において任意の所得・貧困指標を得ることができ，政策立案等のための情報提供において大きく貢献することが期待できる．またこれらから派生した他の提案手法も諸科学分野において頻繁に利用されることが期待される．
|
