2014 Fiscal Year Annual Research Report
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25245035
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
古澄 英男 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (10261273)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
照井 伸彦 東北大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (50207495)
各務 和彦 千葉大学, 法経学部, 准教授 (00456005)
宮脇 幸治 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40550249)
石原 庸博 一橋大学, 経済学研究科(研究院), 講師 (60609072)
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| Project Period (FY) |
2013-10-21 – 2018-03-31
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| Keywords | ベイズ統計 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、研究実施計画にもとづいて、データの収集・整理、質的データに対する新たな計量モデルの開発、提案した計量モデルに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法の開発を中心に研究を行った。平成２６年度における研究成果は以下の通りである。
1. 本研究に必要とされる高次元データを収集・整理した。また、これらデータを整理するためのプログラムの作成を行った。
2. 被説明変数が質的データである場合を取り上げ，新たな階層ベイズモデルの開発を行った．昨年度同様に、潜在変数を利用することによって、本研究で提案する計量モデルでは二値データや順序データなど様々な種類の質的データを統一的に扱うことができることを示した。さらに、時変係数モデルやマルコフスイッチングモデルなどへの拡張も行った。
3. 2.の結果にもとづき、提案する計量モデルに対する新たな推定方法、具体的にはマルコフ連鎖モンテカルロ法による推定方法の開発を行った。シミュレーションや実際のデータを用いた分析から、本研究で提案する推定方法は、既存の方法よりも実行が簡便であり効率的であることが明らかとなった。また、本研究で提案するマルコフ連鎖モンテカルロ法の効率性をさらに高めるため、パラメータを積分消去することによってギブスサンプリング法の改善も試みた。
4. 1.で用意したデータを用いて、株価データによるボラティリティの推定や消費者行動の分析など、いくつかの実証分析を行った。その結果、これまでの計量モデルによる分析では分からなかった新たな知見を得ることができた。これら研究成果の一部は海外雑誌に掲載され、学会においても報告されている。
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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
交付申請書の「研究の目的」には7項目について研究を進めていくことが記載されている。そのうち、6項目が当該研究期間中に達成されていること、また研究成果については、海外雑誌あるいは海外学会などで積極的に発表されていることから、②おおむね順調に進展していると判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で提案する計量モデル・手法は非常に適用範囲が広いと考えられる。これらの有効性を示すため、他分野への応用を進めていく予定である。また，モデルに関する理論的研究についてもさらなる重点を置く予定である。
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