予定表 -詳細情報-
| 件名 | WS 星野匡郎氏 |
| 開始日時 | 2011年 7月 14日 (木曜日) 16時30分 (GMT+09:00) |
| 終了日時 | 2011年 7月 14日 (木曜日) 18時00分 (GMT+09:00) |
| 場所 | １号館４０１教室 |
| 詳細 | 木曜セミナー 【報告者】 星野匡郎（東京工業大学社会工学専攻大学院生） 【タイトル】 Quantile regression in spatial autoregressive semivarying-coefficient models 【概要】 This study develops a quantile regression estimator for the spatial autoregressive semivarying-coefficient model. Semivarying-coefficient models assume that some of the regression coefficients vary with some known variables, while other coefficients are fixed to be constant. The proposed model is general in that it encompasses both the standard spatial autoregressive model and the geographically weighted regression model. For model estimation, we use a two-step GMM approach. We establish the asymptotic properties for the estimator including consistency and asymptotic normality. Under certain conditions, it is shown that the constant coefficient estimator is root-n-consistent, and that the functional coefficient estimator has the oracle property. The finite sample properties of the estimator are assessed using a set of Monte Carlo experiments. Finally, the proposed estimator is applied to the well-known Boston housing data of Harrison and Rubinfeld (1978). The estimated coefficients including the spatial autocorrelation parameter show a certain degree of heterogeneity at different quantiles and different locations. 本報告は，物理空間に分布する主体から得たデータを分析するにあたって，その空間的相関関係をできるだけ少ない仮定のもとで取り除き，真の因果関係を洗い出すための新手法を提案するものである．たとえば支持政党に関する世論調査結果を分析する場合には，「どの選挙区に居住するか」が重要な説明要因の一つとなる．これをさらに詳細に検討すれば，その主体が連続的な空間のどこに居住し，その近傍にはどのような特性をもつ主体が分布しているのか，その相互依存性を慎重に切り分けることが重要であることが理解される．しかし，近傍主体と局所的に相互依存するモデルの計量的分析では，結果がモデルの設定にきわめて敏感に反応することが広く知られている．したがって本報告で取り扱われている，モデルの特定化の仮定を大幅に緩めたセミパラメトリックな手法は，分析結果の頑健性・一般性を確保するために最も効果的なアプローチであるとみなせる．ゆえに，本報告で解説される新たな手法は，G-COEにおける諸課題に対処するにあたっても有用なものになり得る． |
| カテゴリー | ワークショップ・セミナー |
