| 研究課題/領域番号 |
21K01432
|
|---|
| 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 | 同志社大学 (2022-2024)
龍谷大学 (2021) |
|---|
研究代表者 |
溝渕 英之 同志社大学, 商学部, 教授 (10516793)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | フィッシャー指数 / マルムキスト指数 / ヒックス=モースティーン指数 / 代替バイアス / ラスパイレス指数 / パーシェ指数 / マルムクィスト指数 / ヒックス-モースティーン指数 / 偏向的技術進歩 / 嗜好変化 / フレキシブル関数形 / 生産フロンティア / トランスログ関数 / 一般レオンチェフ関数 / ディーワルト関数 / 消費者物価指数 / 機械学習 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
消費者物価指数には、様々な計測誤差（バイアス）があることが知られている。本研究で
は、中でも指数式自体に起因する代替バイアスに着目し、これを計測することを目的とする。代替バイアスの計測には、まず支出関数を推計しなければならないが、これまで、推計に際しては、様々な簡略化の仮定を置く必要があった。本研究では、機械学習的手法を応用することで、そのような簡略化の仮定を置くことなく、高次元の価格ベクトルを変数とする支出関数を推計し、代替バイアスの計測に用いる。このことにより、品目間や品目内の代替行動を捉えることが可能になり、より正確に代替バイアスを計測することが可能になる。
|
| 研究成果の概要 |
本研究では、消費者物価指数（CPI）に内在する代替バイアスの計測とその克服を目的として、機械学習を用いた支出関数の推計により、生計費指数を構築した。従来の価格指数（ラスパイレス指数など）と比較し、代替行動を反映した新たな価格指数を提案した。また、既存の固定ウエイト指数の問題点を数値例を通じて明示し、一般的な指数理論の拡張として、生産性指数との理論的接続や新たなフレキシブル関数形を提案し、それに基づいた包括的な指数群を提案した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、従来困難とされてきた高次元の支出関数推計を機械学習の応用により実現し、代替バイアスの計測とその改善に向けた新たな理論的枠組みを提示した点で学術的意義が大きい。また、提案された価格指数や生産性指数は、実務において用いられる従来指数の構造的限界を克服する可能性を持ち、より正確な物価・生産性の把握を通じて、経済政策や社会保障制度の設計にも貢献する意義がある。
|
