Nonlinear Fiscal Transitions and the Dynamics of Public Expenditure Reform
この論文は、ウルグアイの公的支出再配分を分析する非線形理論枠組みを開発し、制度的硬直性と調整コストを考慮したシミュレーションにより、構造改革が短期的な支出増（J 字カーブ）を伴うことを示し、財政改革の検討において移行期のダイナミクスと調整コストを考慮する重要性を強調しています。
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55 件の論文
Identification and Estimation of a Semiparametric Logit Model using Network Data
この論文は、社会的ネットワークの内生性をネットワークデータを用いてパラメトリックなリンク形成過程の仮定なしに解決し、ロジスティック分布の仮定に基づいて半パラメトリック・ログモデルの識別と推定を行う手法を提案し、その一貫性と漸近正規性を証明するとともに、マイクロファイナンスの適用事例を通じてネットワーク形成の内生性を考慮することが推定結果に重要な影響を与えることを示しています。
Jackknife inference with two-way clustering
この論文は、2 次元クラスター化された誤差項を持つ線形回帰モデルにおいて、クラスタ・ジャックナイフに基づく新しい分散共分散行列推定量と、正定値性の問題に対処する手法を提案し、シミュレーションを通じてその有効性を示すとともに Stata 用パッケージ「twowayjack」を提供するものである。
Beyond the Oracle Property: Adaptive LASSO in Cointegrating Regressions with Local-to-Unity Regressors
本論文は、回帰変数が単位根過程かどうかが不確実な状況における共積分回帰の適応型 LASSO 推定量の新しい漸近理論を導出するとともに、従来のオラクル性質に基づく手法の限界を指摘し、パラメータ空間全体で一貫した被覆率を実現する実用的な信頼区間を提案し、その有効性を米国失業率の予測という実証分析を通じて実証しています。
Spatially Robust Inference with Predicted and Missing at Random Labels
この論文は、機械学習による予測ラベルと空間的依存性を伴う欠損データ下での統計的推論において、クロスフィットによる折れレベルの相関が空間分散推定を歪める問題を解決し、ジャックナイフ法に基づく空間 HAC 分散補正を導入することで、漸近的に有効な信頼区間を構築する二重頑健推定量を提案しています。
On the Use of Design-Based Simulations
この論文は、シフト・シェア・デザインにおける従来のデザインベース・シミュレーションが真のデータ生成過程と整合せず、空間相関による推論の歪みを過大評価する可能性があることを示し、この問題を回避する代替的なシミュレーション設計を提案しています。
Bayesian Modular Inference for Copula Models with Potentially Misspecified Marginals
この論文は、周辺分布の誤指定に対する頑健性を高めるため、各周辺分布に個別の影響パラメータを割り当ててベイズ最適化で選択する新しい半モジュラー推論手法を開発し、理論的性質の確立とシミュレーションおよび実データ（株式ボラティリティと国債利回りの非対称依存性）での有効性を示したものである。
Variance Estimation with Dependence and Heterogeneous Means
この論文は、異質な平均を持つ三角行列の和の分散推定において、標準的な推定量が過小評価を引き起こす可能性のある二方向クラスター依存性や弱い依存性を考慮し、異質な平均に対して頑健な保守的な分散推定量を提案し、その漸近的有效性を示すものである。
Normal Approximation in Large Network Models
本論文は、単一大規模ネットワークの観測データに対する推論を可能にするため、戦略的相互作用と同質性を備えたネットワーク形成モデルにおいて、幾何学的グラフの「安定化」条件を弱依存性の枠組みとして適用し、分枝過程理論を用いて解釈可能な原始条件の下で中心極限定理を証明するものである。
On global identification in structural vector autoregressions
Rubio-Ramirez ら（2010）が提唱した SVAR のグローバル識別に関する十分条件が、制約の冗長性を考慮していないため反例により成立しないことを示し、修正された必要十分条件を導出した。
Partially identified heteroskedastic SVARs
本論文は、分散の構造変化を利用した部分識別された SVAR モデルにおいて、固有値の重複により点識別が成立しない場合でも、ゼロ制約や符号制約と組み合わせてインパルス応答の識別集合を導出・計算し、ロバスト・ベイズ法に基づく推論を行う手法を提案し、原油市場の事例でその有効性を示しています。
SVARs with breaks: Identification and inference
本論文は、構造的ブレイクを伴う SVAR モデル（SVAR-WB）において、安定性や不等式制約などの多様な識別条件を統合してパラメータの点識別・集合識別の条件を導き、局所的な点識別に起因する推論の不安定性を克服するための新たな推計・推論手法を提案し、米国金融政策の伝達メカニズムへの実証分析を通じてその有効性を示しています。
DisSim-FinBERT: Text Simplification for Core Message Extraction in Complex Financial Texts
本研究は、連邦公開市場委員会（FOMC）議事録などの複雑な金融文書において、談話簡素化とアスペクトベースの感情分析を統合した新たなフレームワーク「DisSim-FinBERT」を提案し、経済イベントと一致する高精度なセンチメント予測と実行可能な洞察の抽出を実現することを目的としています。
Locally- but not Globally-identified SVARs
この論文は、局所的には特定可能だが全球的には特定不可能な構造ベクトル自己回帰モデル（SVAR）において、観測的に同等なパラメータの集合を網羅的に計算するアルゴリズムと、それに基づくベイズおよび頻度論的な推論手法を提案し、多峰性事後分布の探索や事前分布への感度といった課題を解決するものである。
Statistical significance in choice modelling: computation, usage and reporting
本論文は、選択モデルにおける統計的有意性の計算、解釈、報告における過剰な依存や不正確さを批判し、95% 信頼区間への盲信や星印の乱用を指摘するとともに、WTP や個人間異質性など選択モデル固有の課題を踏まえ、統計的有意性だけでなく行動的・政策的な有意性を重視するよう提言しています。
Policy relevance of causal quantities in networks
ネットワークにおける因果推論の文脈で、政策決定の最適化と個体レベル効果の要約という両方の性質を満たす期待平均結果（期待平均アウトカム）という推定量が、従来の他の推定量よりも政策関連性において優位であることを論じています。
Estimation and inference in models with multiple behavioural equilibria
この論文は、定数利得学習則を用いて期待を形成する複数の行動均衡を有するマクロ経済モデルに対して、幾何学的エルゴード性を示した上で構造パラメータの非線形最小二乗推定量の一致性と漸近正規性を導き、均衡が重複する際に生じる非標準的な極限分布を考慮した推論手法と均衡に対する一様信頼帯域を提案し、シミュレーションおよび実証分析を通じてその有限サンプル性能を検証するものである。
On the Rates of Convergence of Induced Ordered Statistics and their Applications
本論文は、回帰不連続デザインや k 近傍法などの実用的な設定において、従来の仮定よりも緩やかな条件下で誘導順序統計量の収束率を一般化し、滑らかさと収束速度のトレードオフを明らかにするとともに、境界点を含む条件付き分布の近似に関する厳密な結果を提供するものである。
ForeComp: An R Package for Comparing Predictive Accuracy Using Fixed-Smoothing Asymptotics
この論文は、標準的および固定滑らかさ漸近法を用いた予測精度比較のための Diebold-Mariano 型検定、帯域幅感度とサイズ・パワートレードオフの可視化診断機能を提供する R パッケージ「ForeComp」の概要、Survey of Professional Forecasters への適用事例、および有限サンプル性能に関するモンテカルロ証拠を紹介するものである。
Identification and Counterfactual Analysis in Incomplete Models with Support and Moment Restrictions
この論文は、支持とモーメントの制約を特徴とする不完全モデルにおいて、構造パラメータの特定と反実証分析が同型であることを示し、従来の推定・シミュレーション手順を回避する統合的な特定枠組みを構築するとともに、従来の条件を緩和した新たな手法の妥当性を証明するものである。