| 研究課題/領域番号 |
25780148
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| 研究機関 | 小樽商科大学 |
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研究代表者 |
劉 慶豊 小樽商科大学, 商学部, 准教授 (60378958)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | Model Averaging / Model Selection / Optimality / OLS / GLS / GMM / Confidence Set / Forecast |
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| 研究実績の概要 |
平成26年度にはまず昨年度に投稿した一般化最小二乗モデル平均法（GLSMA）の論文の修正を行いました。GLSMAの有限標本の性質を調べるためにシミュレーション実験を追加し、最適性に関する漸近理論の証明を再検討しました。修正した論文を再々投稿をして国際学術誌Econometric Reviewsに採択されました。当該論文は既に数回国際著名雑誌の論文に引用されています。
二つ目の成果は昨年度に始めた研究で、条件付きモーメント制約を用いた一般化モーメント法推定量のモデル平均法の理論的な性質の導出です。Zhou and Lee（2015）の方法を拡張し、モデル平均法を構築しました。その上、高次展開を利用して推定量のMean Squared Error（MSE）を導出して、モデル平均法の漸近最適性を調べました。
三つ目の成果は最小二乗法（OLS）と一般化最小二乗法（GLS）という二つの異なった推定法のコンビネーションを利用したモデル平均法の構築です。有限標本の性質をシミュレーション実験を用いて調べました。さらに推定法の漸近的最適性を証明しました。当該研究は既に論文としてまとめて、国際学会で報告し、一回投稿して今は修正中です。
四つ目の成果はモデル平均推定量の信頼集合の構築に関するものです。既に信頼集合を導出してシミュレーション実験を行いました。ある程度理論的な性質を調べました。これからさらに詳しくその性質を調べて行きます。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
予定した研究は当初の計画通り進んでいます。加えて研究中で得られた成果を拡張して、新しい研究内容を追加しました。計画以上の成果として、GMMのモデル平均法やOLSとGLSのコンビネーションを利用したモデル平均法を構築しました。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究は基本的に計画通り進めていきます。それに新たに追加した研究内容を完成して研究成果を増やしていきます。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初国際学会の旅費のため前倒支払請求をしましたが、旅費を節約したため10万円ほどの残額が生じました。
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| 次年度使用額の使用計画 |
最終年度に当たり、研究成果の発表を積極的に行いたいので、助成金の一部分を旅費として使用します。また、論文の英文校正を業者に依頼する必要があります。そのための支出が予定されております。それ以外に書籍の購入やシミュレーション用ソフトウエアの更新などのために助成金を使用する予定です。
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