|
本年度の研究成果として、具体的には以下の３つの内容となる。
１）5つのパラメータをもつ一般化ベータ分布を用いた所得分布の推定の研究を行った。この一般化ベータ分布は第1種の一般化ベータ分布および第2種の一般化ベータ分布などを含む重要な分布であるが、一方、5つのパラメータを持つ複雑な分布である。本分布では一部のパラメータ間の相関が強くなるため識別が難しくなるので、通常の最尤推定では、推定値が不安定になり、初期値の選び方も難しかった。そこで、ベイズ的なMCMC法を用いて、パラメータ数の多い分布においても適用できる推定法を開発した。また、実際に、米国や日本の所得データから分布の推定を行い、推定のパフォーマンスを比較すると共に事後分布からパラメータ間の相関を調べ、所得分布の年による変化をみた。
２）対数正規分布を仮定して不平等度を含む確率的ボラティリティモデルを開発し、不平等度を表すパラメータの変化にランダムウォーク型を仮定した場合のモデルおよび定常性を仮定した場合のモデルを推定して、2つのモデルの比較を行った。日本の家計調査のデータを用いてモデル比較を行った結果、ランダムウォーク型のモデルよりも定常性を仮定したモデルが選ばれることが分かった。
３）所得分布に対数正規分布を仮定することで不平等度を含むGARCHタイプの時系列モデルを開発して、不平等度を予測することを可能にするモデルを開発した。
これらの研究は、所得分布をモデル化し、また時系列へと拡張するためのモデルを与えている。同時に、計算機インテンシブなMCMC法によって推定を行った。そこで、本研究は目下関心を集めている所得分布を分析するために有用な手法を提供していると考えている。
|
