Modeling of large scale spatio-temporal data and its empirical applications in social science

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時系列ARMAモデルを拡張してユークリッド空間上の間数を値としてとるARMAモデルを提案した。Bayes法による推定法を考案し、精度のよい推定量を構成した。空間データを空間上の関数を値として持つ関数データとみなし、時空間データを関数データのサンプルとみなして推定を行う、関数回帰モデルを時空間データ分析に応用した。本モデルを、市区町村別に週次に集計したコロナ新規感染者数のパネルデータに適用し、人流の増加と新規感染者数の間にみられる関連性を分析した。マクロミルが保持するに３万人のモニターに対して、幸福度の調査を実施した。ここでモニターは沖縄を除く４６都道府県に居住する日本人25,000人にサーベイした幸福度を従属変数とし、住所の郵便番号から空間上の位置を考慮した空間分析を行った。その結果、公共心が高い地域ほど幸福度が高くなるという興味深い分析を行った。東京都下の不動産賃貸情報をスクレーピングで収集したビッグデータに対してCox比例ハザードモデルをフィットし、価格弾力性を評価した。ここで、価格弾力性を場所の関数としてニューラルネットワークモデルをあてはめて価格弾力性の地域変動を評価し、賃貸市場の地域特性を分析した。国際研究集会Risk and Statistics, 3rd Tohoku-ISM-UUlm Joint Workshop（Oct 12-14, 2022）を東北大学にて開催した。