| 研究課題/領域番号 |
15330040
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| 研究機関 | 京都大学 |
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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 |
森棟 公夫 京都大学, 経済学研究科, 教授 (20109078)
谷崎 久志 神戸大学, 経済学研究科, 教授 (60248101)
人見 光太郎 京都工芸繊維大学, 工芸学部, 助教授 (00283680)
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| キーワード | Bootstrap / Empirical likelihood / First order asymptotics / GMM / Heterogeneity test / Higher order asymptotics / Semiparametric estimation / Semiparametric Paradox |
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| 研究概要 |
経済モデルは部分的にしか特定化ができない場合が多く、その意味でセミパラメトリックな設定はなじみがよい。平成18年度の研究では、以下の点に関する研究を行った。Nishiyama and Robinsonでは、averaged derivativeとよばれるセミパラメトリック量の推定量に関して高次のエッジワース展開を導出し、Bootstrap分布との漸近的な同等性を示した。Nishiyama, Liu and Sueishiはノンパラメトリック部分をシリーズ推定した上で経験尤度法(EL)、GMMを用いたときのセミパラメトリック推定量のバイアスとMSEを数値計算により調べた。Morimune and Hoshinoでは、データ数が数十万というような巨大標本の中に異質性を持つ個体が混在するかどうかについて、Bootstrap法を用いた検定を提案した。ある種のセミパラメトリック推定問題において、無限次元パラメータが既知であっても、その推定量を用いた方がパラメトリックパートの推定量の分散が小さくなるというパラドックスが観察されている。Hitomi and Nishiyamaは、そのパラドックスが生ずる必要十分条件を明らかにすると共に、簡単な十分条件を導出した。Tanizaki et al.はEL法のセットアップにおいて、Cressie-ReadのPower Divergence testの検出力をシミュレーションによって調べた。Liu and NishiyamaとSueishi and Nishiyamaでは、金融データの解析の問題を扱った。前者では、Jump-diffusion過程のEL推定法を提案し、その分布特性をシミュレーションによって明らかにした。後者は、尤度関数が明示的に導出できない安定分布について、尤度関数の直交基底による近似を構成し、最尤推定を行う手法を提案して、その特性をシミュレーションで求めている。
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