■議論の整理・・・
経済統計学とは、経済学をマクロな観点から分析することで、経済の実際のありようを表見することである。経済統計学は、経済に関連する研究だけではなく、政府の政策決定にも大きな影響を与える。そのため、統計の手法やその妥当性は定期的に検証し、改善させていく必要がある。同時に分析者が必要とするスキルは分析方法だけではない。その手法が適切であるのか、ズレやばらつきがあったら、どのように是正するのか、判断する能力も求められる。
■問題発見・・・
近年、データを活用したり分析したりするスキルを有するデータサイエンティスト育成の必要性が指摘されている。日本は世界各国と比較すると、データサイエンティスト育成プログラムが不十分なのではないか。
■論証・・・
論文※１によると、回帰式から算出される数値と実際のデータのあいだには一定の誤差がある。それがあること自体は知られているものの、大学院で使用するテキストであっても十分に解説されていない。そこで、それを学び始めて間もない人でも理解できるように証明したのが論文※１である。このような誤差が説明できると、より精度の高い分析が可能となり、データサイエンティストとして果たせる役割がさらに広がる。
■結論・・・
私は、経済統計学における回帰モデルの誤差に注目し、誤差修正モデルの検証を行う。既存の誤差修正モデルを実際に活用することで、どのような課題があるのか整理する。そのうえで、データサイエンティスト育成に活用できるように、できるだけシンプルに証明を説明する仕組みを開発する。最終的に、データサイエンティスト育成プログラムに活用できる情報を構築することを目指す。
■結論の吟味・・・
坂野慎哉教授は経済統計学のスペシャリストであり、実際に回帰モデルの誤差検証を行った研究も多い。そこで私は早稲田大学商学部にて、坂野慎哉ゼミに所属することを希望する。
論文※１坂野慎哉（2012）「ADF-GLS検定とその背景」『早稲田商学』431号
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