| 研究課題/領域番号 |
16K07897
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
松田 敏信 鳥取大学, 農学部, 教授 (40301288)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | マイクロマーケティング / POSデータ / 農産物直売所 / 階層ベイズモデル / ランダム効果 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / ポアソン回帰 |
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| 研究実績の概要 |
鳥取市の農産物直売所における約6年間の日次POSデータを用い，200万件余りの販売データの中から11品目の生鮮農産物と農産加工品について，ポアソン回帰の階層ベイズモデルにより品目別需要関数を推定した．
対象とする農産物直売所には，鳥取市内や鳥取県内のみならず日本全国，さらには海外からも来店客がある．農産物直売所のPOSデータにおいて，購入した消費者やその居住地域は（全消費者，全居住地域という）母集団からランダムに抽出されたものであると考えられるので，消費者の異質性と居住地域の異質性はいずれもランダム効果として捉えるのが自然である．しかし，これまでの食料・農産物需要分析で主に用いられてきた最尤法や最小二乗法では，2つ以上のランダム効果を含むモデルを推定することは困難である．また，既存研究で用いられてきた固定効果モデルや潜在クラスモデルでは，一人ひとりの消費者の異質性や一つひとつの居住地域の異質性を把握することができない．
階層ベイズモデルでは，個々の消費者間や居住地域間に存在する原因不明の異質性を考慮したモデリングが可能となり，消費者一人ひとりに対して異なるパラメータを推定することができる．また階層ベイズモデルでは，2つ以上のランダム効果を含む場合でも安定した推定を行うことができ，個々の消費者や居住地域に関する観測値がどんなに少なくても（観測値がそれぞれ2個以上あれば）消費者別にパラメータを推定できる．
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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
本研究に必要なPOSデータを複数入手し，推定を進めているので．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度は，分析に用いるデータを拡充しつつ，分析モデルの精緻化を進める．
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