モデル選択基準とその正規線形モデルへの適用

概要

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経済データ分析において,正規線形回帰モデルを想定し,その枠内でモデルを特定しようとする場合を考える.この研究ノートで焦点を当てる問題は,核となる説明変数(外生変数,独立変数とも言う)は分かっているが,それに付け加える説明変数群の候補が2つあり,そのどちら(あるいは両方)をモデルに付け加えるべきかを決定するというものである.この問題に対し, Non-Nestedモデル検定や逐次変数選択法といった,モデル選択アプローチがあるが,これらはいずれも得られたデータに対するモデルの適合度に基づくものである.それに対し,ここで述べるモデル選択基準は,得られたデータをもとに予測を行う際の最適性に基づくものであり,より実践的な意味を持つ.ここでは. Non-nestedモデル検定,逐次変数選択法,そしてモデル選択基準の違いを述べた後, AIC (Akaike Information Criterion)やMallowsのC_p,そしでSchwarzのSCといったモデル選択基準について議論する.
2003-06-15