時系列解析による大学入試動向の予測とシミュレーションに関する研究

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本年度中は、大学入試に関するデータの中で特に志願者数に的を絞って研究を行った。志願者数を予測する問題は、各大学にとって今後の受験の多様化や18才人口減少を考えると死活問題である。まず、それぞれの大学をその受験難易度や地域などのプロフィールによって分類した。そして、あるプロフィールを持つ大学についてその志願者数に関係するデータを選択する。データとしては、受験難易度、競合する大学とその受験科目、地域などのデータがある。その後、これらのデータを時系列データとして見ることにより、時系列モデルを構築した。構築した時系列モデルの妥当性は、シミュレーション実験を行い検討した。また、その時系列モデルを用いて18才人口の減少や受験科目の変化などによって、その大学の志願者数がどのような影響を受け、どのように変化していくかを検討した。最後に、各大学のプロフィールの違いによる影響の違いも検討した。ところで、本研究において取り扱った大学入試に関わる入試科目や受験制度といったデータは、数値化が非常に困難である。このため、時系列モデル構築の際に、大学入試の動向を見るために最適となる数値化の方法の研究が必要となった。これらの問題も、入試研究および時系列解析の分野において重要なテーマの一つとなるだろう。本研究では、大学入試に関するデータを時系列データとして取り扱うことにより、新しいモデルを考えた。これまでにこれらのデータの予測の際に、行われてきた外挿による予測では、将来、より多様化していくと思われる大学入試の動向を捉えることは困難である。時系列モデルを用いることによって、より複雑なデータの関連をモデル化し、より正確な予測が行える。そして、将来的な変化がより正確に予測できるため、将来目指すべき入試制度を模索するための重要な手段の一つとなるものと考える。