研究概要 |
本研究の主目的は,需要関数及び家計生産関数のパラメータ推定において,新たな推定方法を提案しそれを用いて実証分析に応用することである.特に,旅行需要関数の推定を行うには,サンプル数の確保が容易であることと当該サイトの直接利用者をサンプルできるという利点から,オンサイトサンプリングを行うのが一般的である.しかし,オンサイトサンプリングを行うと,先行研究においてすでに指摘されているように,当該サイトを訪れていない人を考慮できない,需要関数の従属変数が訪問回数となることからカウントデータの特性を有する,当該サイトを偶然訪れた人よりも頻繁に訪れる人の方がサンプリングされやすい(内生的層別)などといった問題が生じる.これらを回避する方法として,ポアソン回帰モデルや負の二項回帰モデルが提案されてきたが,必ずしも正確なパラメータ推定を行えるという保障がない.そこで,旅行データに応じてより柔軟にパラメータ推定が可能となるセミパラメトリックアプローチを検討することで,一般的に過剰分散すると言われている旅行データに柔軟に対応した推定を行うことを目指した.その結果,セミパラメトリックアプローチを用いた需要関数のパラメータ推定の方が,ポアソン回帰や負の二項回帰モデルよりも当てはまりがよいことを実証的に示すことができた.この成果を,2010年11月に高崎経済大学において開催された日本応用経済学会で発表し,さらに改良を加え論文としてまとめることで海外の学術誌において評価され,掲載が決定した.
|