表題番号：2018S-156
日付：2019/04/02
研究課題Fuzzy Regression Discontinuity Designにおける識別条件の検定
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | 社会科学総合学術院 社会科学部 | 准教授 | 荒井 洋一 |
| （連携研究者） | Academia Sinica | Associate Research Fellow | Yu-Chin Hsu |
| （連携研究者） | University College London | Assistant Professor | Toru Kitagwa |
| （連携研究者） | University of Tronto | Assistant Professor | Ismael Mourifie |
| （連携研究者） | University of Tronto | Associate Professor | Yuanyuan Wan |
- 研究成果概要
本研究課題においてはファジー回帰不連続分析における仮定の妥当性を検証するための新しい検定方法を提案した。まず回帰不連続分析において平均政策効果を識別するための仮定より導かれる結果変数と政策変数の同時分布に関する不等号制約を導出した。その不等号制約は仮定の妥当性を検証するためにデータが持っている情報を最大限用いていることも示した。本アプローチは、操作変数の情報のみを用いる既存の検定とは異なり、結果変数と政策変数の情報も用いることに大きな違いがある。そして、提案された検定方法は帰無仮説の下でも対立仮説の下でも優れた統計的な性質を持っていることも示した。そして、本課題の検定方法を用いて、実際にファジー回帰不連続分析のフレームワークを用いて分析が行われた二つの事例を検証した。