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ｋ標本問題におけるベイズ的推定手法の決定理論的最適性と小地域推定問題への応用

k样本问题中贝叶斯估计方法的决策论最优性及其在小区域估计问题中的应用

基本信息

批准号：
18J21162
负责人：
今井凌
金额：
$ 1.79万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J21162/
关键词：
縮小推定線形混合モデル Treatment Effect Measurement Error 数理統計学ベイズ推定

项目摘要

前年度に引き続き、小地域推定問題の基盤となるような数理統計学・計量経済学理論の研究を行った。小地域推定問題における縮小予測量の誤差評価の研究として、久保川達也教授(東京大)と共同で線形混合モデルの特殊ケースである変量係数モデルの研究を行った。ランダムな係数の分散成分の推定方法の考案、各地域の混合効果の予測量の平均二乗予測誤差の二次漸近不偏推定量の導出、及びこのモデルにおける変数選択規準として赤池情報量規準(AIC)の導出を行った。また一致性を持つと期待される情報量規準として、固定効果係数ベクトルに一様事前分布を仮定したABIC (Akaike Bayesian Information Criterion, Akaike (1980))も導出した。今後の研究の方向性としては、Sugasawa, Kawakubo and Datta (2019 Journal of Multivariate Analysis)で提案されているような、混合効果の予測量の平均二乗予測誤差の二次漸近不偏推定量に基づく情報量規準とその最小化による変数選択の考察などが挙げられる。政策などによる介入効果の識別・推定に関する伏島光毅氏(東京大)との共同研究では、2値をとる処置変数が内生的かつ誤観測されうる場合の操作変数を用いた分位点処置効果(QTE)の識別を議論した。本研究ではKasahara & Shimotsu (2021 forthcoming in Econometric Theory)のアイデアに基づき、操作変数が誤分類と相関していても、共変量に誤分類と独立なものがあればQTEを点識別できることを示した。QTEの推定方法についても、Chernozhukov & Hansen (2006, 2008 Journal of Econometrics)流の推定・推測方法を考案した。

Research on mathematical statistics and econometrics theory in previous years Research on Error Evaluation of Small Area Estimation Problem, Professor Tatsuya Kubo Kawagawa (Tokyo University), and Research on Common Linear Mixture Problem A study on estimation method of dispersion component of the coefficient of the mixture, derivation of quadratic asymptotic unbiased prediction error of the prediction of the mixed effect of each region, and derivation of the parameter selection criterion and the red pool information criterion (AIC) of the mixed effect of each region. The consistency of information is determined by the information quantity criterion and the prior distribution of the fixed coefficient (Akaike Bayesian Information Criterion, Akaike (1980)). Sugasawa, Kawakubo and Datta (2019 Journal of Multivariate Analysis) propose a new method for minimizing the information content criterion of quadratic asymptotically unbiased quantitative basis for prediction of mixed results. A joint study by Koizumi Fusushima (Tokyo University) and Koizumi Fusushima (Tokyo University) discussed the identification of quantile disposal effectiveness (QTE) in situations where the number of operations can be used to detect endogenous miscalculations. This study is based on Kasahara & Shimotsu (2021 forthcoming in Econometric Theory), which shows that the number of operators is misclassified, the number of operators is misclassified, and the number of operators is misclassified. QTE estimation methods, Chernozhukov & Hansen (2006, 2008 Journal of Econometrics)