| 研究課題/領域番号 |
26780133
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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
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| 研究機関 | 一橋大学 (2017-2018)
東京工業大学 (2014-2016) |
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研究代表者 |
松下 幸敏 一橋大学, 大学院経済学研究科, 准教授 (50593589)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | セミパラメトリックモデル / 統計的推測 / 経験尤度法 / 経験尤度 / 高頻度データ / 一般化積率法 / ノンパラメトリックモデル / 回帰分断デザイン / 平均処置効果 / 実現ボラティリティ |
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| 研究成果の概要 |
第一に、一般のセミパラメトリックモデルにおいて、経験尤度法を用いた二つの統計的推測法（「セミパラメトリック経験尤度法」および「ジャックナイフ経験尤度法」）を提案し、その統計的性質を議論した。第二に、 高頻度データを用いたボラティリティ推定において、ノンパラメトリック尤度法による統計的推測法を提案した。第三に、日本の戦前期の水道普及がもたらした影響をセミ・ノンパラメトリックモデルを用いて分析した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の計量経済分析において、モデルの誤特定によるバイアスを避けるために、関数形の仮定をできるだけ置かないセミ・ノンパラメトリックモデルは不可欠なモデルとなっている。一方で、セミ・ノンパラメトリックモデルは置かれている仮定が少ないため、一般に統計的推測が困難であり、信頼性の高い統計的推測法の開発は重要な課題である。本研究では、いくつかの具体的なセミパラメトリックモデルにおいて新たな統計的推測法を開発するとともに、一般のセミパラメトリックモデルにおける統計的推測理論の構築のために有益ないくつかの結果を導出した。
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