| 研究課題/領域番号 |
18K01541
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
松下 幸敏 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (50593589)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 経験尤度法 / セミパラメトリックモデル / 高次元データ |
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| 研究実績の概要 |
第一に、一般のセミパラメトリックモデルにおいて、ジャックナイフ法と経験尤度法を組み合わせた新たな統計的推測法を提案し、その統計的性質を分析した結果を論文としてまとめた。改訂と再投稿の結果、この論文はBiometrikaに掲載が決定した。第二に、モーメント条件モデルにおいて従来の方法よりも漸近的に小さい相対的誤差を持つ統計的推測法を提案し、その理論的性質の導出と数値実験を行った結果を論文としてまとめた。改訂と再投稿の結果、この論文はEconometric Theoryに掲載が決定した。第三に、random graphにおいていくつかの特定のネットワークが形成される確率についての新たな統計的推測法を提案し、その理論的性質の導出と数値実験を行った。この論文は現在、学術誌掲載のために改訂中である。第四に、同時密度と周辺密度の密度比のノンパラメトリック推定法を提案し、それがいくつかのセミパラメトリックモデルの推定において有用であることを示した。例として、処置変数が連続である場合の処置効果の推定法を提案し、その理論的性質を導出した。この論文は現在、学術誌掲載のために投稿中である。第五に、各個体の相互作用を表すデータに関する新たな統計的推測法を提案し、その理論的性質を導出した。この結果については現在、論文を執筆中である。第六に、線形操作変数モデルにおいて、操作変数の数が大きい場合のt-検定の分布の高次漸近展開を導出し、それに基づくt-検定の修正版を提案した。この論文は現在、学術誌掲載のために再投稿中である。第七に、線形操作変数モデルにおいて、分散が不均一かつ操作変数の数が大きい場合にも有用な新たな検定法を提案した。この論文は現在、学術誌掲載のために投稿中である。
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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
いくつかの大規模・高次元データを用いた計量モデルにおいて、新たな統計的推測法を開発し、それらの推測法の理論的性質の導出、及び数値実験による有用性の確認を行うことができた。これらの結果は今後、より一般の大規模・高次元モデルに拡張が可能であり、大規模・高次元計量経済分析の統計的推測理論を構築していく上で基礎的な役割を果たすものと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
第一に、現在投稿中の論文および投稿予定の論文がそれぞれ学術誌に受理されるように執筆・改訂を進める。第二に、random graphにおいて特定のネットワークが形成される確率の統計的推測法について、応用例を含めた実用的有用性を検討する。第三に、各個体の相互作用を表すデータのための統計的推測法について、理論的性質と実用的有用性を検討する。第四に、より一般的な大規模・高次元計量モデルの統計的推測法の開発に向けて、特に局外パラメータの次元が大きい場合の統計的推測法の理論的性質の検討を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）コロナ禍のために学会がオンラインとなるなど、国外・国内出張ができなかった。また理論的性質の研究が当初の予定以上に進展したため、大規模な数値実験および一部の研究発表を翌年以降に回すこととした。
（使用計画）現在進行中の研究における数値実験の費用に充てたい。また、コロナ禍の状況次第であるが、出張が可能となった場合には共同研究者との研究打ち合わせ及び学会における研究発表のための費用に充てたい。
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