統計学輪講 第19回
| 日時 | 2026年11月17日(火) 14時55分 ～ 15時45分 |
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| 場所 | 経済学部新棟３階第３教室 |
| 講演者 | 眞野 龍之介 (経済M1) |
| 演題 | An Attempt to Alleviate Differential Misclassification in Clustered Panel Data |
| 概要 |
奥井亮先生との共同研究の進捗を報告する. 近年, パネルデータ分析において, クラスタリングの手法を用いて異質性をモデル化する研究が進んでいる. その代表例が, 伝統的な固定効果法とk平均法を組合わせたGrouped Fixed Effects (GFE; [1])法である. 個体数Nと期間数Tが十分大きい場合にGFE推定量は一致性を持つのであるが, Tが小さい場合にはNが大きくても一致性を持たず, 個体の誤分類が無視できなくなる. 誤分類は推論に様々な影響を及ぼすが, 本報告では「グループ構造と外部変数の独立性の検定」への影響に焦点を絞る. 誤分類確率がその外部変数に依存する場合 (Differential Misclassification), 帰無仮説の下でも見かけの関連が生じるため, 検定のサイズが歪曲されてしまう. そこで我々はBCH法 ([2])に倣い, GFEにおける誤分類確率行列を個体ごとに計算し, それに基づいて誤分類を補正する手法を提案する. 提案手法の理論的性質の解明は今後の課題とし, 本報告では提案手法がサイズ歪曲を軽減できることを数値実験により確認する. [1] Bonhomme, S., & Manresa, E. (2015). Grouped patterns of heterogeneity in panel data. Econometrica, 83(3), 1147-1184.[2] Bolck, A., Croon, M., & Hagenaars, J. (2004). Estimating latent structure models with categorical variables: One-step versus three-step estimators. Political analysis, 12(1), 3-27. |