| 研究課題/領域番号 |
19K23186
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| 研究機関 | 小樽商科大学 |
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研究代表者 |
岩澤 政宗 小樽商科大学, 商学部, 准教授 (50842994)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2022-03-31
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| キーワード | 計量経済学 / 機械学習 / サポートベクターマシン |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、近年発達している機械学習理論を計量経済モデルに融合することで、計量経済モデルの推定の改善方法を考察することを目的としている。機械学習では、大量のデータを用いて、分析対象としている事象をうまく予測することを目的とすることが多い。一方、計量経済学の目的の１つは、データの生成構造を経済理論を用いてモデル化し、そのモデルを推定することにある。このように、機械学習と計量経済学では、目的や興味対象が異なるため、先行研究において採用されている手法の評価方法は必ずしも一致しない。本研究では、機械学習的な手法を計量経済理論に組み入れることを考察しているため、機械学習の文脈で発展してきた手法と、そこで明らかにされた性質を直接使うことができない。提案する手法の良し悪しを評価するには、新しい評価方法を開発する必要がある。2020年度は、機械学習を用いた手法の評価方法に関する先行研究の調査を行なった。また、機械学習で用いられている手法の評価方法の１つを計量経済学の枠組みに適用できるように発展させ、提案する手法の評価を試みた。評価の方法には改善の余地があり、引き続きこの問題に取り組んでいる。
これまでの研究成果をまとめた２本の論文をワーキングペーパーとして公開した（https://www.kier.kyoto-u.ac.jp/DP/DP1053.pdf、および、https://www.kier.kyoto-u.ac.jp/DP/DP1051.pdf）。これらの研究成果を研究集会で発表するとともに、国際学術雑誌に投稿した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2020年度の研究実施計画では、推定量の理論的な性質の解明を進め、実証分析を行うとしていた。推定量の理論的な性質の解明については進捗があったものの、実証研究については着手することができなかった。その原因は、コロナ禍による当研究課題への時間配分の大幅に制約にある。また、共同研究者との研究打ち合わせが十分にできなかったこと、学会や研究会の取り消しや延期もあり、研究実施計画の通りに研究を進めることができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、提案している推定量の統計的な性質の評価の解明の問題に取り組み、シミュレーションと実証研究への応用を行う。研究成果を論文に取りまとめ、ワーキングペーパーとして広く公開する。論文をブラッシュアップし国際学術誌への投稿・公刊を目指す。
提案している手法は、他のモデルに適用範囲を広げられる可能性がある。計量経済学において重要とされているモデルへの適用を考え、当研究課題の成果をより発展させることを目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年度は、コロナ禍により当研究課題への時間配分の大幅に制約されたため、研究実施計画の通りに研究を遂行することができなかった。また、共同研究者との研究打ち合わせが十分にできなかったこと、学会や研究会の取り消しや延期があったため、2020年度の研究計画の一部を2021年度に行う。このため、2020年度の助成金の一部を繰り越し、2021年度に使用する。繰り越した助成金は、研究を遂行するために必要な物品の購入、共同研究者との打ち合わせや学会参加のための旅費、また、論文を出版するために必要な経費の支出のために使用する。
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