| 研究課題/領域番号 |
18H03209
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
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| 研究分担者 |
繁桝 算男 慶應義塾大学, 社会学研究科(三田), 訪問教授 (90091701)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 因果効果 / 階層データ / 適応的デザイン / ノンコンプライアンス / ベイズ推定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の研究目的はルービン因果モデルの枠組みを拡張し、店舗と消費者、病院と患者、クラスと生徒のような階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発することを目的としている。
一昨年度に進展した理論研究のうち特にpotential outcome間の同時分布の識別条件とその推定方法についての研究をもとに、研究計画の（1）クラスターあるいは個別ごとの介入の最適化についての研究や、（3）適応的デザインでの解析への応用に直接有用であり、また（5）母集団情報やマクロデータ、代表性のあるデータを利用した補正についての理論研究に注力して研究を行った。さらに、これに関連するシミュレーション研究を大規模に実施した。理論的な研究の成果を海外学会での発表および海外著名誌に論文投稿を行いその一部については採択され、他は現在審査中である、
また、応用研究としてレセプトデータ、教育データとマーケティングデータについては（１）と（３）の分野について研究を実施し、応用研究についてはまずは国内外の学会に発表したあと、一部海外雑誌に掲載させ、他にも国内外の査読雑誌に投稿準備中である。特に理論的な研究成果は一昨年度は論文投稿を中心としたため、昨年度は海外学会でも発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
複数の海外著名雑誌に論文を掲載させ、また非常に新規的な研究を現在も実施し引き続き海外著名誌に掲載可能であると考えられるため。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに得られた理論研究と応用研究の成果を順次国際誌に投稿すると共に、本研究に紐づいて採択された国際共同研究加速基金（国際共同研究強化（A））に基づいて海外の共同研究者との研究を加速する。但し今年度の海外共同研究の実施はコロナ問題の収束いかんにかかっているため、この点が不確定要素であり、来年度にずれこむ可能性がある。
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