動学的パネルデータモデルによる因果推論の研究

基于动态面板数据模型的因果推理研究

• 批准号: 20K13469
• 负责人: 柳 貴英
• 金额: $ 2.25万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K13469/
• 关键词: 計量経済学; ミクロ計量経済学; 統計的因果推論; パネルデータ; プログラム評価

本研究課題では，原因変数が内生的かつ動学的に決定される実証分析において，因果パラメータを識別・推定・推論するためのパネルデータ分析手法の開発に取り組んでいる．2022年度には，下記2点の研究計画に着手した．（１）二値以上の値を取りうる原因変数が，時点ごとに異なる値を取りうる，一般的な状況における，平均因果効果の識別・推定・推論手法の開発．（２）観測される共変量を与えたもとでの条件つき平均因果効果の識別・推定・推論手法の開発．研究計画（１）の概要：パネルデータを用いた因果推論手法としては，差分の差分法とイベント・スタディ・デザイン分析がよく用いられているが，これら既存の分析手法では原因変数が取りうる値の数や時間を通じた変化の回数を制限したもとで，識別・推定・推論手法を考えることが一般的である．しかし，現実の実証分析においては，興味のある原因変数が，このような仮定を満たさないことも多い．本研究では，主体間での波及効果が存在するときの因果推論手法でよく用いられる effective treatment の概念を差分の差分法とイベント・スタディ・デザイン分析の設定に拡張することで，原因変数が取りうる値の数や時間を通じた変化の回数を制限しない因果推論手法の開発に成功した．得られた研究成果をまとめた論文を arXiv（arXiv:2212.13226） で公開している．研究計画（２）の概要：パネルデータを用いた因果推論では，観測される共変量の値によって，平均因果効果の値がどの程度異なるかを調べたいことが多い．本研究では，観測される共変量を与えたもとでの条件つき平均因果効果の推定方法および一様信頼区間の構築方法を開発し，その理論的性質を証明した．2022年度末時点において，研究成果をまとめた論文を執筆している最中である．

This research topic で は variations due to several が endogenous か つ pk に decided さ れ る be certificate analysis に お い て, causal パ ラ メ ー タ を recognition, presumption, inference す る た め の パ ネ ル デ ー タ analysis technique の open 発 に group take り ん で い る. In 2022, に に, and the following two points are noted: the research plan に is being initiated by た. (1) more than two numerical の numerical を take り う る reason - several が, point ご と に different な る numerical を take り う る, general state of な に お け る, average causal unseen fruit の recognition, presumption, inference technique の 発 open. (2) The methods for identifying, presuming and inferential the average causal effect <e:1> of <s:1> conditions for measuring される covariables を and えた とで とで とで have been developed. Research Plan (1) <s:1> Summary: パ ネ ル デ ー タ を with い た causal inference technique と し て は, difference の difference method と イ ベ ン ト · ス タ デ ィ · デ ザ イ ン analysis が よ く with い ら れ て い る が, こ れ ら existing の analysis technique で は reason - several が り う る numerical number の や time を tong じ た variations change の back several limitations を し た も と で, The methods of identification, presumption and inference を test える とが とが general である. The current reality <s:1> evidence analysis にお にお て て と, interest <s:1> ある, causal variable が, <s:1> ような仮 ような仮, absolute を, たさな, と, と, <s:1>, を, を, を, を, を, <s:1>, <s:1>, <s:1>, <s:1>, を, を, を, <s:1>, <s:1>, <s:1>, <s:1>, を, を, を, <s:1>, と, <s:1>, are more than たさな. Between this study で は, subjects で の affected unseen fruit が exist す る と き の causal inference technique で よ く with い ら れ る effective treatment の concept を difference の difference method と イ ベ ン ト · ス タ デ ィ · デ ザ イ ン analysis の set に company, zhang す る こ と で, Reason - several が り う る numerical number の や time を tong じ た variations change の back several limitations を し な い causal inference technique の open 発 に successful し た. The られた research results をまとめた paper を arXiv (arXiv:2212.13226) で published て て る る. Research projects (2) の summary: パ ネ ル デ ー タ を with い た causal inference で は, 観 measuring さ れ る - total quantity の numerical に よ っ て, average causal working on fruit の numerical が ど の degree different な る か を adjustable べ た い こ と が い more. And this study で は 観 さ れ を る - total quantity and え た も と で の conditions つ き average causal unseen fruit の estimation method お よ び last others 頼 interval の constructing method を open 発 し, そ の theory を prove the properties of し た. At the end of 2022, the time point was にお にお て, the research results were をまとめた, the paper was を, and the most intermediate was である.