| 研究課題/領域番号 |
23K24809
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03552 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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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 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2025年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 因果効果 / ベイズ / 潜在変数 / 操作変数 / ノンコンプライアンス / 不完全データ / 政策効果 / 識別性 / ベイズ推定 / 階層データ / 適応的デザイン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は通常では因果効果の識別ができないが応用研究でしばしば生じるデータ状況において、どのようなデザインや補助情報が存在する場合に因果効果の推定が可能になるかの識別条件の探索、および効率的な推定量の開発、関連分野の応用を行う。具体的には「アウトカム」「介入対象ラベル」「介入とアウトカムに関連する共変量」「実際の介入遵守のラベル」などが同時ではなく、複数のデータソースから部分的にしか得られない状況での因果効果や因果効果の異質性の推定を行う。またこれらの方法論の開発と同時にマーケティング・医学・教育学での応用研究を行い提案した枠組みと方法論の妥当性、応用可能性を示す。
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| 研究実績の概要 |
2022度は研究計画書に記載した項目のうち、以下の研究を実施した。
一般的な因果効果推定のデータと異なり、すべてのユニットから変数が得られない不完全 なデザインの様々なタイプを類型化する。特に政策研究やマーケティング、長期的な教育効果の追跡など実際に起こりえる状況設定での具体的な利用を想定して類型化を行った。これについては現在レビュー論文及び著作としてまとめているところである。
また類型化された各デザインにおいて因果効果の識別を行う必要条件が何かを発見する。具体的にはseparate label問題とPU状況での生存時間分析モデルを今年度が中心に必要条件の発見を行い、識別性が担保される条件での推定法の開発を中心に研究を実施した。こちらについても論文化を現在進めている。
またこれらの計画を実施するために、関連する分野で利用可能なデータを探索し整理した。
この部分については学会発表を実施した。
識別性のある場合での推定量の開発のためのシミュレーションのプログラムを作成しシミュレーションを実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
期初で取り上げた研究が順調に進み、現在論文執筆中である。但し、人的リソースの問題から、当初想定していたシミュレーション研究のためのプログラム作成者の雇用を一部次年度に繰り越すため、総合的にはおおむね順調に進んでいるということになる、
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| 今後の研究の推進方策 |
シミュレーション研究のためのプログラム作成者の雇用を確保したため、昨年度の分を今年度追加で実施する。
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