2013 Fiscal Year Research-status Report
ベイジアンアプローチを用いた離散連続選択モデルのノンパラメトリック推定
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24730195
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
宮脇 幸治 関西学院大学, 経済学部, 講師 (40550249)
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| Keywords | ベイズ統計学 |
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| Research Abstract |
本年度は，昨年度に開発した統計的モデルの修正を行った．実証分析を行うためにデータの収集及びその分析を行った結果，昨年度に開発した統計的モデルでは分析が不十分となることが分かったため，データの特徴を生かした統計的モデルとなるように修正を行った．しかし，修正された統計的モデルを推定する際，データ数が多くなるにつれて計算量が爆発する問題が発生することが分かった．問題を精査した結果，これはデータ数を減らして対応できるものではなく，統計的モデルもしくは推定手法に関する抜本的な改善が必要であることを示唆していることが分かった．つまり収集されたデータをその特質を踏まえて分析するためには，統計的モデルの更なる修正もしくは推定手法の更なる効率化を行う必要があることが併せて分かった．
また，昨年度に開発した推定手法を最も単純なサンプルセレクションモデルに対して応用した．サンプルセレクションモデルとは第二型のトービットモデルに分類される統計的モデルであり，最も単純な離散連続選択モデルの一つと見ることが出来る．このサンプルセレクションモデルのパラメータの一部にディリクレ過程事前分布を仮定し，昨年度に研究を行った推定手法を応用することで，統計的モデルのパラメータを推定するためのマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたアルゴリズムを開発することが出来た．開発された推定手法は論文としてまとめられ，雑誌への投稿を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の達成状況としては，昨年度に開発した統計的モデルの修正を行う必要があったため，予定されていた進展ではなかった．しかし，昨年度の結果を踏まえたサンプルセレクションモデルへの応用を行うことが出来たことに加え，データの特質を生かした新しい統計的モデルを開発できたため，進展があったと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は，修正された統計的モデルの推定手法の開発及び実データを用いた実証分析を行う予定である．その際計算負荷が高くなることが予想されているため，統計的モデルの更なる修正もしくは推定手法の更なる効率化を視野に入れて研究を進めていく予定である．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
予定されていた海外の研究者との研究打ち合わせが延期になったため，出張旅費に未使用額が発生した．
延期された研究打ち合わせを今年度に予定している．
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