波及効果とその構造変化の機械学習的手法による推定

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 22K20154
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0107:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 奥井 亮 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (20563480)
• 研究期間 (年度): 2022-08-31 – 2024-03-31
• キーワード: パネルデータ / 波及効果 / 連関構造 / 機械学習 / 構造変化

研究成果の概要

本研究課題では、パネルデータを用いて経済主体間の波及効果とその連関構造がどのように変化しているかを捕捉する計量経済学の手法の開発を行った。どの経済主体がどの経済主体に影響をあたえるのかという波及効果の連関構造が未知であり、さらにそれらが未知の構造変化点において変化する状況を考える。波及効果とその連関構造そして構造変化点を推定する手法を機械学習の手法を発展させることで開発し、漸近理論とシミュレーションによって、その性質を調した。関連して、より大局的に、パネルデータ分析と機械学習を組み合わせるために必要な理論の発展にも寄与した。

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

経済主体間の波及効果とその連関構造がどのように変化しているかを捕捉することは、学術的にも政策上も重要な問題である。例えば、研究開発の国際的な影響を調べることは、どのような国の研究開発から日本が影響を受けており、またどのような国に影響を与えているか明確にし、政策上も有用な情報を提供する。さらに、そのような連関構造は時間を通じて変化する可能性が高く、構造変化を捉える必要もある。この研究では、連関構造とその構造変化をデータから捉えるための計量経済学の手法を開発した。さらに、手法の開発のために、計量経済学と機械学習の両者にまたがる統計理論の発展を行った。