| 研究課題/領域番号 |
20H01484
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
|
|---|
| 研究機関 | 広島大学 |
|---|
研究代表者 |
早川 和彦 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (00508161)
|
|---|
| 研究分担者 |
山田 宏 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (90292078)
山形 孝志 大阪大学, 社会経済研究所, 特任教授(常勤) (20813231)
植松 良公 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター, 准教授 (40835279)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | パネルデータ / 時系列データ / ファクターモデル / 罰則化法 / トレンド |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究課題では，ファクターモデルと罰則化法を用いて，時系列・パネルデータを分析するための新しい統計手法を開発した。具体的には、(1)誤差項がファクター構造を持つパネル回帰モデルにおいて，系列相関、不均一分散、回帰係数の不均一性にロバストな統計的推測方法の開発、(2)動学的構造，内生性，相互作用効果を持つパネル回帰モデルの新たな推定量の開発、(3)多変量時系列データからトレンド成分を抽出する手法の開発と日本経済への応用、(4)スパース性に起因するWeakファクターモデルの推定・推測方法の開発などが挙げられる。これらの一部はすでに有力雑誌に掲載されている。
|
| 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 |
上記(1)のロバストな推測方法は，実証分析では非常に有用な方法であり，今後広く使用されるようになる可能性がある。(2)の新しい推定量は，様々なモデルの統一的に推定することを可能にしている。(3)の多変量時系列データからトレンドを抽出する方法は，世界各国の様々なデータに適用可能である。(4)のWeakファクターモデルの推定と推測に関しては，本研究結果が嚆矢となり，現在，関連する様々な研究が行われている。以上のことから，本研究課題で得られた成果は，一定のインパクトを持っていると言える。
|
