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2020 年度 研究成果報告書

モーメント制約モデルのベイズ推定のための大標本理論

研究課題

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研究課題/領域番号 18K01547
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分07030:経済統計関連
研究機関神戸大学

研究代表者

末石 直也  神戸大学, 経済学研究科, 教授 (40596251)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード経験尤度 / BEL / セミパラメトリックベイズ / 局所漸近正規性 / Bernstein-von Mises定理
研究成果の概要

本研究では、経験尤度をパラメトリックな尤度の代わりとして用いるベイズ経験尤度法  (BEL; Bayesian empirical likelihood) の漸近的な性質について考察した。主要な結果は2つである。第一に、BELの事後分布の極限はモーメント制約モデルのleast favorable submodelの尤度を用いたパラメトリックベイズ法の事後分布の極限と同等であることを示した。第二に、BELの事後分布の極限は、ある種のセミパラメトリックベイズ法から得られる事後分布の極限とも等しいことを示した。

自由記述の分野

計量経済学

研究成果の学術的意義や社会的意義

経験尤度はパラメトリック尤度と様々な共通点を持つため、経験尤度を尤度の代わりとして用いるBELは自然なベイズ推定の方法であると考える。しかしながら、経験尤度はあくまでも疑似的な尤度であるため、BELの事後分布が通常のベイズ法によって得られる事後分布と同様に解釈可能であるかどうかは必ずしも明らかではない。本研究で得られた成果は、BELに対して一定の理論的な正当性を付与するものであり、実証研究の新しいツールとしてBELの使用を促す結果となることが期待される。

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公開日: 2022-01-27  

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