| 研究実績の概要 |
本研究は，ランダムでない欠損や外れ値などを含む"dirty"（不完全）な空間データに対する統計（実証）分析手法を開発するものである．具体的には，非ランダムなデータ欠損への対処法であるHeckmanのサンプルセレクションモデル，外れ値に頑健な無条件分位点回帰モデルといった計量経済学分野で発展したdirty（不完全）データへの対処手法を空間データの統計分析に応用し，パラメータの推定手法を提案することを試みる．これにより，データ・手法上の制約から土木計画において従来困難であった実証分析への道を拓き，いくつかの新しい事例分析を行う．平成31年度(令和元年度）は本研究課題の最終年度であり，モデル開発を引き続き行い，成果を学術論文としてまとめた．具体的には，
(1.1)非ランダムな欠損データに適用可能な空間計量経済モデルの開発
(1.2)外れ値に頑健な空間計量経済モデルの開発 を実施した．
このうち，(1.1)は，伝統的なHeckman流のサンプルセレクションモデルを空間計量経済モデルに応用する形でモデルの開発を行い，簡単な数値分析例を示した．論文はApplied Economics Letters誌に採択された．(1.2)には，Firpo(2009) [Unconditional Quantile Regressions, Econometrica] によって提案された無条件分位点回帰モデルを空間計量経済モデルに応用し，パラメータのベイズ推定手法を提案した．また，開発したモデルを社会経済データ（駐車場の空間的価格競争）に適用した．論文はThe Annals of Regional Science誌に採択された．
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