| 研究課題/領域番号 |
13630026
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
経済統計学
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
国友 直人 東京大学, 大学院経済学研究科, 教授 (10153313)
|
|---|
| 研究分担者 |
山本 拓 一橋大学, 経済学部, 教授 (50104716)
高橋 一 一橋大学, 経済学部, 教授 (70154838)
縄田 和満 東京大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00218067)
矢島 美寛 東京大学, 大学院経済学研究科, 教授 (70134814)
大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科, 教授 (60251188)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2001 – 2002
|
| キーワード | セミパラメトリック法 / GMM法 / 経験尤度法 / 小標本分布 / 漸近展開 |
|---|
| 研究概要 |
この研究プロジェクトではまず最近になりセミパラメトリック計量分析法と呼ばれている統計理論と計量経済分析について、特にその設計的分析法についての理論的な意義と限界について検討した。伝統的な統計的理論の立場に加えて、ノンパラメトリック分析やセミパラメトリック分析の長所と短所についての評価を試みた。パラメトリック・モデルでは統計モデルの設定が間違っていると、従来の統計的推定理論からは非現実的な結論ができることが知られている。他方、パラメトリック・モデルを仮定せずにノンパラメトリックな統計分析法を用いると、往々にしてあまり実際には役立たないようなごく弱い結論しか導かれないことが主張されている。まず、こうした統計家の間で語られている直感的な議論の妥当性について検討した。
この研究プロジェクトでは特に数理統計学や計量経済分析において経験尤度法(Empirical Likelihood Method)と呼ばれている方法がかなりの関心を持たれているので、経験尤度法も理論と応用について集中的に検討した。そして標準的な計量経済モデルにおいて、経験尤度法による最尤経験尤度法(MEL法)と一般化積率(モーメント)法(GMM法と呼ばれることが多い)を比較することに主として理論的な面での大きな成果が得られた。これまで計量経済分析における実証研究でよく用いられて来ているGMM法よりもMEL法はかなり良い統計的性質を持っていることが明らかとなった。
|
