| 研究課題/領域番号 |
24730191
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
経済統計学
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| 研究機関 | 東京工業大学 (2013-2014)
筑波大学 (2012) |
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研究代表者 |
松下 幸敏 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 准教授 (50593589)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2013年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2012年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ノンパラメトリックモデル / セミパラメトリックモデル / 統計的推測 / 経験尤度法 / 回帰分断デザイン / 平均処置効果 / 実現ボラティリティ / 経験尤度 |
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| 研究成果の概要 |
いくつかのノンパラ・セミパラメトリックモデルについて、その統計的推測手法を提案し、漸近理論及び数値実験によってそのパフォーマンスを検討した。具体的には、(1) 内生説明変数を伴う係数可変モデル、(2) 回帰分断デザイン、(3) 密度関数の不連続点の検定、(4) 高頻度データにおけるボラティリティ、(5) 平均処置効果について検討した。(1)、(2)、(3)、(5)については経験尤度を用いた統計的推測法を、(4)についてはノンパラメトリック尤度を用いた統計的推測法を提案・検討した。
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