Measuring Substitution Bias in CPI: An Application of Machine Learning

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本研究の目的は、消費者物価指数における代替バイアスを計測することである。代替バイアスの計測には、まず支出関数を推計する必要となる。本研究では、機械学習的手法を応用することで、高次元の価格ベクトルを変数とする支出関数を推計し、代替バイアスをより正確に計測することを想定している。今年度の研究では、昨年度に引き続き、支出関数にも応用可能な、フレキシブル関数型の研究をすすめた。まず、quadratic mean of order rという関数群についての研究をさらに深め、様々な制約の下でも、フレキシビリティが担保されることを明らかにした。また、この関数群とは別のフレキシブル関数型についても考案した。この新しい関数型は、二つの変数（x,y）を持ち、xに関して一次同次であり、その関数型の逆数がyに関して一次同次になるという性質を持っている。この性質は距離関数についてあてはまるものであり、支出関数以外にも利用可能な応用範囲の広い、フレキシブル関数型が考案できたと考えられる。また、この関数型がフレキシブルであるこの証明に加え、この関数型の下で、新たな数量指数・物価指数を正当化することができた。また関数型の研究に関連して、生産フロンティアの計測についても検討し、その過程で、フロンティア計測の現実への応用例についてサーベイを行った。具体的には、配電料金の設定に用いられる、包絡分析法に基づいたインセンティブ規制の諸手法について解説した。