研究課題/領域番号 |
23K25502
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研究種目 |
基盤研究(B)
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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
小区分07060:金融およびファイナンス関連
合同審査対象区分:小区分07030:経済統計関連、小区分07060:金融およびファイナンス関連
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
西山 慶彦 京都大学, 経済研究所, 教授 (30283378)
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研究分担者 |
文 世一 同志社大学, ビジネス研究科, 教授 (40192736)
人見 光太郎 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (00283680)
小西 葉子 独立行政法人経済産業研究所, 研究グループ, 上席研究員 (70432060)
岩澤 政宗 同志社大学, 経済学部, 准教授 (50842994)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 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 |
13,520千円 (直接経費: 10,400千円、間接経費: 3,120千円)
2026年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
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キーワード | ノンパラメトリック計量経済分析 / 機械学習 / データ駆動チューニングパラメータ |
研究開始時の研究の概要 |
多くのノンパラメトリック法、機械学習によるデータ分析において、分析者がチューニングパラメータを適当に選ぶことが求められる。理論的には様々な最適性をもつ選択法が提案されているものの、それ自体が未知の関数に依存するために、実際には実装することができない。他方、チューニングパラメータの値は分析結果に大きな影響を与えることが多く、実証分析において信頼性のあるパラメータ選択方法はこれらの手法を利用するうえで重要なテーマである。本研究では、推定、検定やモデル選択などの文脈においていくつかの統計手法についてデータに依存する形で適切なチューニングパラメータを選択する方法を提案する。
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