経済統計・政府統計の理論と応用2019
Theory and Applications of Economic and Government Statistics 2019

CIRJE-R-25 『経済統計・政府統計の理論と応用2019』
"Theory and Applications of Economic and Government Statistics 2019"
Author Name 国友直人・山本拓・久保川達也 共編(Naoto Kunitomo, Taku Yamamoto and Tatsuya Kubokawa ed.)
Language Japanese
Date February 2019
Abstract

本報告書は、日本学術振興会・科学研究費プロジェクト「経済統計・政府統計の理論と応用からの提言」(2015 年度-2018 年度、研究代表者:山本 拓)が、2019 年1 月31 日(木)に東京大学小島ホールにおいて開催した2018 年度の研究集会における講演内容をまとめたものである。

本プロジェクトの目的は、経済統計・政府統計における主要な課題の技術的および制度的問題を、統計学的な立場から理論的・学術的に検討すること、ならびに経済統計・政府統計の応用の際の問題点を明らかにし、それらの解決案を模索・提言することである。本研究集会は上記の目的のもとに、プロジェクトの過半をしめる統計学の研究者と実際に経済統計・政府統計の作成者または直接的な利用者として携わっている方々との直接的な交流の場を提供しようとするものである。

研究集会は9件の報告からなり、第1セッションでは、公的統計に関わる課題・問題が扱われた。まず標本調査における複数回答における過少回答の傾向の分析とそれに対する対策が議論された。次に高齢化社会に向けて、主として「全国消費実態調査」に基づいて、高齢無業者のみを対象とした貯蓄・消費行動の実証分析が紹介された。最後は少子高齢化に伴う人口構成の予測、ならびに人的資産の質すなわち人口資質についてのさまざまな側面からの評価・予測について議論が展開された。
第2セッションでは、経済統計における課題への理論的なアプローチが取り上げられた。

まず個人情報秘匿に関するランダムネスの評価について理論的な検討がされた。次に、多変量時系列データについて、統一的に長期トレンド、季節性、短期の要因に分解する統計的方法が提案された、最後に、テキスト・データから情報を取り出し予測を行う試みが紹介された。

第3セッションではさまざまな経済統計について、対応するモデル分析の新しい統計的手法が取り上げられた。まずは非定常な経済データの回帰モデルにおいて、非定常性の困難さを回避する簡単な推定法に試みが紹介された。次に、パネル・データの推定においてcovariance structure analysis を用いた有用な推定法が提案された。最後に、ファイナンス・データにおける多変量の確率的ボラティリティ・モデルがベイシアン的視点から議論された。

上記のように多岐にわたるトピックを扱う研究集会が、経済統計・政府統計に様々形
で関わる人々の刺激となり、今後の分析の発展ならびに各種統計自体の改善つながることを期待する次第である。

This report is a summary of the unpublished talks and papers presented at the fourth and the final conference held on January 31, 2019 under the title "Theory and Applications of Economic Statistics and Government Statistics." The topics of the talks are on (i) recent issues of government statistics, (ii) recent issues of economic statistics, and (iii) statistical methodologies for economic statistics. The papers presented at the fourth conference have been written in Japanese or English.

Remarks  
PDF

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PDF file 1(~p.4) [PDFファイル:137.22KB]

PDF file 2(pp.5~38) [PDFファイル:1.21MB]

PDF file 3 (pp.39~81) [PDFファイル:2.10MB]

PDF file 4 (pp82.~162) [PDFファイル:1.26MB]