大規模・高次元データを用いた計量経済分析における統計的推測法の開発

使用大规模、高维数据开发计量经济分析中的统计推断方法

• 批准号: 18K01541
• 负责人: 松下 幸敏
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Hitotsubashi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K01541/
• 关键词: ノン・セミパラメトリックモデル; 統計的推測; ネットワークデータ; 操作変数; 経験尤度法; 因果推論; セミパラメトリックモデル; 高次元データ; 高頻度データ; 大規模データ

第一に、線形操作変数モデルにおいて、誤差項の分散が不均一かつ操作変数の数が大きい場合に弱操作変数に対して頑健な新たな統計的推測法を提案した論文の改訂、及びその再投稿を行った。本論文はEconometric Theoryに掲載が決定した。第二に、exchangeable random graphにおいていくつかの特定のサブグラフが観測される確率についての新たな統計的推測法を提案した論文の改訂を行い、いくつかの理論的結果と数値実験の結果を加えた。本論文は学術誌掲載のために再投稿中である。第三に、各個体の相互作用を表すデータに関する新たな統計的推測法を提案し、その理論的性質を導出した論文を改訂した。本論文は学術誌掲載のために投稿中である。第四に、線形操作変数モデルにおいて、弱操作変数と多操作変数の両方に対して頑健な新たな統計的推測法を提案し、その理論的性質を導出した論文を執筆した。本論文は現在投稿準備中である。第五に、ランダム化比較試験 (randomized controlled trial, RCT)において、共変量の数が大きい場合の新しい推定と統計的推測の方法を提案した論文を執筆した。本論文は学術誌掲載のために投稿中である。第六に、観察研究における平均処置効果の推定において、共変量の数が大きい場合の新しい推定と統計的推測の方法を提案した。本論文は現在執筆中である。第七に、誤差項の不均一分散を許容した線形回帰モデルにおいて、共変量の数が大きい場合の高次漸近理論の開発を行なった。本論文は現在執筆中である。

First に, linear operation - モ デ ル に お い て, error term の scattered が heterogeneity か つ operation - count の が big き い occasions に weak operation - several に し seaborne て robust な new た な statistical guesswork method proposed を し の た thesis revises and び そ の contribute to line を っ た. This paper 's derivative Econometric Theoryに reveals that が determines that た た. Second に, exchangeable random graph に お い て い く つ か の specific の サ ブ グ ラ フ が 観 measuring さ れ る probabilistic に つ い て の new た な statistical guesswork method proposed を し の た thesis revises を い, い く つ か の theory results と the numerical be 験 の result を え た. This paper is published in the academic journal of ために and is being resubmitted である. Third に interaction, each individual の を table す デ ー タ に masato す る new た を proposal し な statistical guesswork method, そ の theory of nature を export し た paper を re-edit し た. This paper is published in the academic journal of ために for submission である. Fourth に, linear operation - モ デ ル に お い て number, weak operation - と operation - more の struck party に し seaborne て robust な new た を proposal し な statistical guesswork method, そ の theory nature を export し た paper を penned し た. This paper である is now ready for submission である. Fifth に ラ ン ダ ム the comparison test (randomized controlled trials, RCT) に お い て, large number of total amount - の が き い occasions の new し い presumption と statistical methods of speculation の を proposal し た paper を penned し た. This paper is published in the academic journal of ために for submission である. Sixth に and examines 観 research に お け る average 処 left unseen fruit の presumption に お い て, large number of total amount - の が き い occasions の new し い presumption と statistical methods of speculation の を proposal し た. This paper is currently being written by である. 7 に and error term の heterogeneity scattered を allowable し た linear back 帰 モ デ ル に お い て, large number of total amount - の が き い occasions の higher order asymptotic theory の open 発 を line な っ た. This paper is currently being written by である.

项目成果

LIKELIHOOD INFERENCE ON SEMIPARAMETRIC MODELS WITH GENERATED REGRESSORS

• DOI: 10.1017/s026646661900029x
• 发表时间: 2019-11
• 期刊: Econometric Theory
• 影响因子: 0.8
• 作者: Yukitoshi Matsushita;Taisuke Otsu

Jackknife empirical likelihood: small bandwidth, sparse network and high-dimensional asymptotics

• DOI: 10.1093/biomet/asaa081
• 发表时间: 2020-10
• 期刊: Biometrika
• 影响因子: 2.7
• 作者: Yukitoshi Matsushita;Taisuke Otsu

Second-order refinements for t-ratios with many instruments

使用多种仪器对 t 比进行二阶细化

• DOI: 10.1016/j.jeconom.2021.07.006
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Econometrics
• 影响因子: 6.3
• 作者: Matsushita;Y. and T. Otsu
• 通讯作者: Y. and T. Otsu

Relative error accurate statistic based on nonparametric likelihood

基于非参数似然的相对误差精确统计

• DOI: 10.1017/s0266466621000074
• 发表时间: 2020
• 期刊: Econometric Theory
• 影响因子: 0.8
• 作者: Camponovo;L.;Y. Matsushita and T. Otsu
• 通讯作者: Y. Matsushita and T. Otsu

Public health and multiple-phase mortality decline: Evidence from industrializing Japan

公共卫生和多阶段死亡率下降：来自工业化日本的证据

• DOI: 10.1016/j.ehb.2018.04.001
• 发表时间: 2018
• 期刊: Economics & Human Biology
• 影响因子: 2.5
• 作者: Camponovo;L.;Matsushita;Y. and T. Otsu;難波明生;Toshihiro Matsumura;Kota Ogasawara and Yukitoshi Matsushita
• 通讯作者: Kota Ogasawara and Yukitoshi Matsushita