| 研究課題/領域番号 |
22330069
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
古澄 英男 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (10261273)
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| 研究分担者 |
各務 和彦 千葉大学, 法経学部, 准教授 (00456005)
森 邦恵 下関市立大学, 経済学部, 准教授 (10360893)
宮脇 幸治 関西学院大学, 経済学部, 講師 (40550249)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| キーワード | ベイズ統計 / 分位点回帰モデル / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / スプライン |
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| 研究概要 |
今年度は研究実施計画にもとづき、研究に必要なデータの整理、セミパラメトリック分位点回帰モデルの開発、提案した計量モデルに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法の開発を中心に研究を行った。平成24年度における研究成果は以下の通りである。
1. 実証分析で必要とする所得分布、電力需要、金融などに関するデータを収集・整理した。また、これらのデータを整理するために必要なプログラムの作成を行った。
2. 通常の分位点回帰モデルでは、分位点関数に対して線形関数を仮定することが多い。そこで今年度は、分位点関数に特定の関数形を仮定しないセミパラメトリックモデルへの拡張を行った。具体的には、分位点関数をスプライン基底関数によって表現した分位点回帰モデルを構築した。その際，罰則付きスプラインの方法を適用することによって過剰適合の問題を回避している。また時変係数モデルに着目し、回帰係数が時間とともに変化する分位点回帰モデルも併せて開発した。
3. 2.で提案する分位点回帰モデルに対して、マルコフ連鎖モンテカルロ法による推定方法の開発を行った。これまでの研究成果を応用することによって、セミパラメトリック分位点回帰モデルであってもギブスサンプリング法によって容易に推定できることを明らかにした。また、アルゴリズムの効率性を高めるため、パラメータを積分消去することによってギブスサンプリング法の改善も試みた。シミュレーションや実際のデータを用いた分析から、提案する推定方法は既存の方法よりも効率的であることを確認した。
4. 1.で用意したデータを用いて、所得分布や電力需要などに関する実証分析を行った。これら実証分析の結果から、通常の回帰分析では分からない新たな知見を得ることができた。これら研究成果の一部は海外雑誌に掲載され、学会においても報告されている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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