| 研究課題/領域番号 |
20K01777
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| 研究機関 | 東京経済大学 |
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研究代表者 |
小暮 厚之 東京経済大学, 経営学部, 教授 (80178251)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 介護リスク / 長寿リスク / 健康寿命 / 平均寿命 / 介護保険 / ベイズモデリング |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，公的介護保険データに基づいて介護状態を考慮した長寿リスクの分析を行うことである．今年度（令和3年度）は研究期間の2年目に当たる．研究開始時に予定していた介護DBからのデータ取得は断念し，現在公開されている介護保険データと人口統計データに基づいて研究を進めることとした．特に「介護給付費実態調査」と「介護保険事業調査報告」から得られる性・年齢階級別の要介護度別認定者数の時系列データに着目し，多項ロジスティック回帰の枠組みを用いて健康状態と死亡を同時に分析する統計的枠組みについて考察した．これにより，将来生命表の構築を行うことなく，介護状態を考慮した長寿リスクを分析することが可能となる．標準的なロジットモデルだけでなく，要介護状態の重度を反映した累積ロジットモデルの適用を試みた．この予備的な推定結果から，モデルの推定においていわゆる過分散が生じていることが観察された．これはデータにおける異質性に起因するものと考えられる．そのため，異質性を考慮したベイズモデリングを併せて現在考察している．これらの研究の成果の一つとして，健康寿命と平均寿命の将来の推移を同時に予測することが期待できる．
本報告書の「１０.研究成果（令和3年度の研究成果）」に記入したように，本研究に関連して，論文2件の成果を発表した．論文の1件は，健康保険データに基づく糖尿病重症化の予測モデリングに関わるものであり，また，論文2は，オプション価格取引データに基づいてコロナ感染初期の株式市場のリスクを考察したものである．
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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
研究開始当初に予定していた介護DBからのデータ取得は断念し，現在公開されている介護データを中心に研究を進めることとしたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
介護給付費実態調査と介護保険事業調査報告から得られる性・年齢階級別の要介護度別認定者数の時系列データに着目し，多項ロジスティック回帰の枠組みを用いて健康状態と死亡を同時に分析する統計的枠組みについて考察する．この枠組みに基づく研究成果の一つとして，健康寿命と平均寿命の将来の推移を予測することが期待できる．また，過分散に対応するため，ベイズの枠組みを用いる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの感染拡大のために海外における研究集会や調査が不可能となったことが主な理由である．感染状況が改善すれば，海外における研究集会・調査を行う予定である．また，分析用の新たな機器を発注する予定である．
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