| 研究課題/領域番号 |
17K18554
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
堤 盛人 筑波大学, システム情報系, 教授 (70292886)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| キーワード | 組成データ / CoDA / 社会経済データ |
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| 研究実績の概要 |
組成データ解析（Compositional Data Analysis：CoDA）の社会経済データへの応用を主眼に、既存の統計分析手法を俯瞰・体系化し、その新たな展開の可能性を探ることを目的に、昨年度に引き続き、研究実施計画に基づき以下の内容を実施した。
（１）社会経済分析における組成データの類型化を試みるべく、その特徴を整理するため、伝統的な計量経済学を中心とした応用統計学においてどのような組成データが扱かわれてきたかについて既存の事例を整理ーし、それらの類型化を試みた。さらに、人口構成比と交通機関分担率データを対象とした実証分析に関してその結果の精査を精査し、社会経済分析におけるCoDAの意義と利用上の留意点について様々な観点から考察を行った。
（２）昨年度開発に着手した、空間計量経済学の考え方に基づき、空間データの特質である空間依存性（相関）と空間異質性を考慮した新たな方法論について、理論の精緻化とさらなるモデルの改良を行った。具体的には、Spatial Seemingly Unrelated Regression model、Geographically Weighted Regression (GWR)modelの援用し、それぞれの組成データモデルを開発した。その上で、シミュレーションデータと土地利用データへの適用を通じて、前者のモデルでは対数比変換された変数の空間ラグをモデル化することになることから空間ラグパラメータの解釈が難しくなること、後者のモデルでは組成データの次元間によって同モデルが構造的に抱える多重共線性の問題が深刻になること、が明らかになった。
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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
(CMCAR) model に空間重み行列を導入した定式化に基づく新たなモデルの改良に手間取り、時間軸を考慮したCoDAの可能性など、CoDAの新たな展開についての研究への着手に若干の遅れがみられるものの、それ以外の研究内容については、当初計画通りに進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
特にCoDAの新たな展開についての研究を充実させるべく、研究分担者を一名加える。また、これまでの成果を研究論文としてまとまることにも注力する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
スケジュールの問題から外国人研究者の招聘の調整等が年度内に出来なかったため。
次年度以降なるべく早い段階での招聘を検討する。
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