高次元データを用いたノン・セミパラメトリック計量経済モデルの統計的推測法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K01331
• 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: 一橋大学
• 研究代表者: 松下 幸敏 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (50593589)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 大規模データ / 統計的推測

研究開始時の研究の概要

大規模・高次元データの分析においては、通常の大標本漸近理論は有限標本における良い近似とはならない場合がある。本研究課題では、特に共変量の数が大きい場合のノン・セミパラメトリック計量経済モデルの統計的推測に焦点を当て、信頼できる統計的推測法の開発とその正当化のための漸近理論の構築を目指す。特に、「高次」漸近理論と「高次元」漸近理論を用いて、共変量の数が大きい場合にも信頼できるノン・セミパラメトリック統計的推測法の開発とその正当化のための漸近理論の構築を行う。