| 研究課題/領域番号 |
15K03402
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| 研究機関 | 名城大学 |
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研究代表者 |
勝浦 正樹 名城大学, 経済学部, 教授 (70224467)
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| 研究分担者 |
橋本 紀子 関西大学, 経済学部, 教授 (60198687)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ＡＩ需要システム / 罰則回帰 / 共和分分析 / 家計調査 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，家計消費の実証分析で頻繁に利用されるAI需要システムをいくつかの観点から拡張し，我が国の家計調査を中心としたデータを用いて，家計消費を実証的に分析し，超高齢化社会における消費動向をより正確に計測することである．拡張の方向は，AI需要システムにおける ① 動学モデルの開発，② 罰則回帰による推定方法の改善，③ 構造変化時点の探索と構造変化を組込んだモデルの推定，④ 世帯主の年齢などの世帯属性のシステムへの導入などである．
本年度は，まず，先行研究をフォローすべく文献研究を行った．AI需要システムは，Deaton and Muellbauer (1980)によって提案されたモデルであるが，昨年，A. Deatonにノーベル経済学賞が授与されたこともあり，彼の諸著作を再検討することを行った．さらに，AI需要システムにおいて単位根検定，共和分検定，誤差修正モデルの導入という流れを取り入れた研究としてBalcome and Davis(1996)，Chang and McAleer(2012)などを精査した．
罰則回帰と構造変化に関する実証的な研究として，家計調査のデータを用いて費目別支出の構造変化時点をSINGLE法により検出した（橋本 (2015)など）．今後は，こうした方法をAI需要システムに適用するための理論的・実証的な分析を行っていく予定である．
さらに世帯主の年齢を分析の枠組みに取り込むために，年齢階級別データの分析方法について考察した．新谷・勝浦(2016) では，年齢効果・時代効果・コーホート効果を分離するための Yand and Land (2016) によるモデルを文化需要に適用し，モデルの推定を行った．こうした研究を踏まえた上で，AI需要システムに年齢やコーホート要因を導入する方向について検討していく予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は文献研究ならびに，基本的な実証研究を行った．そして罰則回帰と構造変化に関しては，その基本的な計算プログラムを作成し，家計調査のデータで実証的な分析を行うことができた．また，年齢別データの分析についてもコーホート分析などを行うことができ，AI需要システムに年齢を組み込むための基礎的研究を行うことができた．AI需要システムへの拡張にはまだ至っていないものの，次年度以降に拡張するための準備はおおむねできたものを考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究で利用する主要なデータは，総務省「家計調査」，「消費者物価指数」である．消費者物価指数のデータについては，総務省のウェブサイトのe-Statならびに報告書を源泉とし，家計調査については，二人以上世帯，勤労者世帯など接続可能なできるだけ長期のデータを利用することになる．接続性の問題から，独立行政法人統計センターが提供している公的統計のオーダーメード集計を利用する予定である．そこでどのような世帯属性とあわせてどの費目分類の集計を行うのかを今年度中に検討し，オーダーメード集計の申請の準備を行う．
また今後は，AI需要システムを拡張するための計量経済理論的な検討を行う．まず動学化については，AI需要システムでは従属変数が[0,1]に限定されるので，そうした制約がある場合の単位根及び共和分の検定，誤差修正モデルの推定について，Fry (1996) などを参考にしながら理論的な整理を行い，推定・検定の方法を考察する．また罰則回帰を用いたAI需要システムの推定方法の改善については，モデルに導入する変数の数に推定結果が大きく影響を受けるAI需要システムをより頑健に推定するために，さらなる文献研究を踏まえ，Lassoなど罰則回帰を用いた推定方式を考案し，理論的な性質を検討する予定である．
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