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パネルデータを用いた固定効果が存在する下での平均動学的処置効果の推定方法の開発

开发一种使用面板数据在存在固定效应的情况下估计平均动态治疗效果的方法

基本信息

批准号：
16J01170
负责人：
坂口翔政
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の研究では、前年度に開発したパネルデータを用いて固定効果をコントロールしたうえで平均処置効果を識別・推定する方法(Sakaguchi,2017)を改良し、モンテカルロ実験による推定方法の性能評価を行った。識別・推定方法の改良では、前年度に考えていた計量経済学モデルよりも処置効果の異質性を柔軟に許容した一般的なモデルを想定し、そのモデルの下で平均処置効果を識別・推定できるように識別・推定のアプローチを改良した。モンテカルロ実験では、固定効果によって個人の処置効果に異質性が存在する場合、開発した推定方法が既存の推定方法よりも有限標本下で小さなバイアスをもつことを明らかにした。また、同実験の結果に基づいて、改良した推定方法を応用する際に必要となる固定効果と相関をもつ操作変数の選択方法を提案した。本年度は、関連研究として内生的な打ち切りが存在する下で、duration analysisにおいて頻繁に使われるセミ・パラメトリックなtransformationモデルの回帰パラメータの部分識別・推測方法の開発も行った。Durationデータは、その性質上、頻繁に打ち切りを受ける。また、durationデータの打ち切りの多くは内生的であると考えられる。本研究では、内生的な打ち切りを許容した下で、セミ・セミパラメトリックなtransformation modelの回帰パラメータの部分識別集合を導出し、その推測方法を構築した。部分識別集合はHan(1987)のランク・アプローチに基づいて導出した。また、推測方法は、Andrews and Shi (2013)の条件付きモーメント不等式モデルの推測方法をモーメントがU統計量によって構成される場合に拡張することによって構築した。これらの研究成果を、数々の学会や研究セミナーなどで発表し、前者の研究成果をまとめた論文を学術雑誌に投稿した。

This year's study was conducted to improve the performance evaluation of the estimation method (Sakaguchi,2017) developed in the previous year to identify and estimate the average treatment effect. The improvement of identification and estimation method is based on the previous year's examination, metrology, heterogeneity of treatment results, soft tolerance, general estimation, average treatment results, identification and estimation, and improvement of identification and estimation. In the case where heterogeneity exists, the estimation method is developed. In the case where heterogeneity exists, the estimation method is limited. A method for selecting the number of operations is proposed, which is necessary when the estimation method is used. This year, the development of partial identification and estimation methods for correlation research and development of endogenous detection and analysis methods was carried out. Durationまた、durationデータの打ち切りの多くは内生的であると考えられる。In this study, we constructed a method to estimate the partial recognition set of the transformation model based on the endogenous transformation model. Partial identification sets are derived from Han(1987). The estimation method is based on the conditional equation of Andrews and Shi (2013). The results of this research are published in the journal of the Chinese Academy of Sciences.