| 研究概要 |
内生的な説明変数を含む,混合・プロポーショナル・ハザードモデルのノンパラメトリックな識別問題の解決に取り組み、労働者一人当たり複数スペルの存在、時間を追って変化する説明変数の存在、観察不可能な属性の固定性が、識別問題の解決上、重要であることがわかった。
更に、内生的な説明変数を含む,混合・プロポーショナル・ハザードモデルの最大尤度推定,及び,固定効果推定の2つの新たな手法を考案し,推定プログラムの開発を行い,これらの手法の有用性をモンテカルロ実験により確認した。また,識別条件の一部が満たされない様々な状況でのモンテカルロ実験を行うことにより、推定量のパフォーマンスは内生的なセンサリングの影響を受けやすいことを見出した。
海外研究協力者Audrey Light(米国Ohio State University教授)と協力し,マイクロパネルデータNational Longitudinal Survey of Youth l979の整理と記述統計分析にも取り組み、約1/2の作業を終えた。
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