条件付き分散の処置効果のノンパラメトリック検定

本研究の目的は、処置効果に関する検定を開発することであった。まず、条件付き分散の効果の有無を検定する研究に取り組み、その開発に成功した。具体的には、第一段階では期待値をシリーズ推定し、第二段階ではその残差をシリーズ推定をすることで得られた推定量を使って、ワールドタイプ検定統計量を提供した。その検定統計量の一般化された検定統計量を提案し、標準正規分布に収束する定理を証明した。実証分析では、アメリカの労働組合の賃金データを使って、労働組合に入った労働者と入らなかった労働者の賃金不平等性有無を調べた。次に、自信過剰の有無に関するモーメント不等式制約を用いた検定法を提案した。我々は自分を平均よりよいと評価する傾向があり、それはベイジアンアップデートに基づくものであり、モーメント不等式の組が構築できる。これらのモーメント不等式を帰無仮説とし、モーメントセレクションによる検定を行った。具体的には、運転技術のアンケートより得られたデータを用いて、検定法の性質を調べた。また、限界処置効果の推定法に関する研究を行ってきた。限界処置効果は傾向スコアによる限界効果と定義され、近年経済学の実証分析において注目されている。しかし、それに関しての推定法は提案されているが、漸近論に関しての研究は殆どされていない。そこで、限界処置効果ノンパラメトリック推定法の漸近性質について研究を行った。この研究は、今後も引き続き実施する。

本研究の目的は、処置効果に関する検定を開発することであった。まず、条件付き分散の効果の有無を検定する研究に取り組み、その開発に成功した。具体的には、第一段階では期待値をシリーズ推定し、第二段階ではその残差をシリーズ推定をすることで得られた推定量を使って、ワールドタイプ検定統計量を提供した。その検定統計量の一般化された検定統計量を提案し、標準正規分布に収束する定理を証明した。実証分析では、アメリカの労働組合の賃金データを使って、労働組合に入った労働者と入らなかった労働者の賃金不平等性有無を調べた。次に、自信過剰の有無に関するモーメント不等式制約を用いた検定法を提案した。我々は自分を平均よりよいと評価する傾向があり、それはベイジアンアップデートに基づくものであり、モーメント不等式の組が構築できる。これらのモーメント不等式を帰無仮説とし、モーメントセレクションによる検定を行った。具体的には、運転技術のアンケートより得られたデータを用いて、検定法の性質を調べた。また、限界処置効果の推定法に関する研究を行ってきた。限界処置効果は傾向スコアによる限界効果と定義され、近年経済学の実証分析において注目されている。しかし、それに関しての推定法は提案されているが、漸近論に関しての研究は殆どされていない。そこで、限界処置効果ノンパラメトリック推定法の漸近性質について研究を行った。この研究は、今後も引き続き実施する。