| 研究課題/領域番号 |
22K01421
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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 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
川久保 友超 千葉大学, 大学院社会科学研究院, 准教授 (80771881)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 小地域推定 / ベイズ推論 / ベンチマーク法 / ベイズ推定 / 所得分布 / グループデータ / 混合効果モデル / 変数選択 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，小地域推定における諸問題を解決するための統計学的手法を開発し，その理論的性質や数値的なパフォーマンス，および実データへの応用可能性を明らかにしていく。小地域推定の諸問題の中でも特に，「小地域推定で用いられる混合効果モデルの変数選択」および「複数のデータソースを用いた小地域推定」の2つの問題に具体的に取り組んでいく。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，小地域推定における諸問題を解決するための統計学的手法を開発し，その理論的性質や数値的なパフォーマンスを明らかにすることを目的としている。 特に，混合効果モデルと呼ばれる統計モデルを用い，部分母集団の特徴量（小地域パラメータ） を混合効果として適切にモデリングすることで，小地域パラメータを安定的に推定することを目指している。こうした混合効果モデルを用いた小地域推定問題に対し，当該年度はベンチマーク法の研究を進めた。
ベンチマーク法とは，各小地域パラメータの推定値の荷重和がより大きな集計単位の直接推定値に一致するように推定量を構成する方法のことである。一貫性のある推定値を公表するという官庁統計の実務的なニーズがあるのみならず，仮定している統計モデルの誤特定に対する頑健性も期待され，小地域推定の分野では盛んに研究がなされている。
まず，一般化エントロピーと呼ばれる所得不平等度の分解を，制約付きベイズ法と呼ばれる手法を用いて推定する研究を行なった。一般化エントロピーは，地域内不平等と地域間不平等に分解される性質があり，この分解に整合的な推定を行うというもので，小地域推定のベンチマーク法の考えを応用している。
次に，entropic tiltingという呼ばれる手法を用いた新しいベンチマーク法の開発も行った。ベイズ推論における事後平均が制約を満たすように事後分布自体を修正するという手法で，点推定のみならず区間推定などの不確実性評価も行うことができる。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
1つ目の，不平等度の分解の推定問題については，昨年度より引き続き取り組んでいる問題であり，国際学会を含むいくつかの研究集会で報告を行い，ブラッシュアップをはかってきた。概ね論文の原稿は完成しており，国際査読誌に投稿準備中である。
2つ目の，entropic tiltingを用いたベンチマーク法の研究については，working paperを公開し，国際査読誌に投稿中である。
さらに，本研究課題に関連した，ベイズ予測統合を用いたCOVID-19の患者数予測に関する研究論文が，国際査読誌The Annals of Applied Statisticsに掲載された。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，ベンチマーク法に関する2つの研究を，国際査読誌に掲載させるために，revisionがかかり次第改訂作業を進めていく。
また，不平等度の分解の推定の研究については，所得分布のパラメータに対して補助変数や変量効果を用いた構造を仮定するという拡張を検討している。構造化により，スムージングの効果が期待できる他，不平等の要因分析，欠測の補完などを行うことが可能になると見込んでいる。
さらに，2025年7月に開催されるイタリアで開催される小地域推定の国際学会で，不平等度の分解の推定の研究について口頭発表を行うことが決まっている。学会でのコメントをもとに研究をブラッシュアップさせるとともに，小地域推定に関する他の報告を聞くことで情報収集を行い，新しい研究のアイデアも探っていきたい。
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