空間計量経済学
近隣の価格が自らの価格に波及する構造（SAR）、近所が共有する見えない要因（SEM）、隣の属性まで効く構造（SDM）を推定し、直接効果と波及効果を分けて示します。
← Practice Areas Practice / 04 · Spatio-Temporal Analytics 場所と
場所と時間で動く数字を、
判断に使える数字へ。
Spatio-Temporal Analytics: advanced statistical modelling, translated into finance-grade decisions.
地価、需要、リスクは、場所と時間の両方で動きます。隣どうしは似通い、地域ごとに効き方が違い、評価の数字には手続きの癖が混じる。平均や単回帰で済ませると、その構造がそのまま誤差になります。Abundia Advisory は、空間計量経済学やベイズ階層モデルなどの統計モデルを自ら組み、その結果を「どの判断に、どれだけの金額が懸かっているか」という財務の言葉に置き直してお渡しします。
Capabilities 何が
01 02 03 04 状態空間モデルと
05 06
何ができるか
地球統計学と内挿
クリギングや SPDE-INLA で、観測のない地点の値を予測区間つきで推定します。点の精度だけでなく、区間が実際にどれだけ当たるかまで確かめます。
ベイズ階層モデル
市区町村などの面データに CAR／時空間 CAR を当て、隣接地域から情報を借りて地図と推移を安定させます。INLA や MCMC による推定に対応します。
状態空間モデルとカルマンフィルタ
指数や時系列を水準・トレンド・観測ノイズに分け、見えない「真の水準」を逐次推定します。評価額の系列にどれだけ平滑化やノイズが含まれるかの点検にも使います。
非線形・可変係数モデル
GAM や地理的加重回帰（GWR）で、距離の効き方や係数が場所によって変わる構造を、直線に決め打ちせずに捉えます。
検証の設計
空間ブロック交差検証や時間を前向きにした検証で、空間モデルの見かけの精度の水増しを外し、目的に合ったモデルを選びます。実装は R と Python で行います。
Applications どう
地域別の
株式・資産の
政策・規制の
どう使うか
不動産・担保の評価
公示地価などの評価額に含まれる平滑化や標本の偏りを補正し、担保の掛け目や評価レンジの根拠を示します。
立地・エリア選定
地域全体の平均ではなく、場所ごとの水準と変化の向きを地図で比べ、候補地の優先順位を付けます。
地域別の需要予測
状態空間モデルや時空間モデルで、地域ごとの需要の水準と傾きを推定し、事業計画の前提に落とし込みます。
株式・資産のクロスセクション
銘柄や資産の間の連動を、距離や業種・取引関係のつながりとして捉え、分散効果の見積もりを点検します。
エネルギー・インフラの立地
日射、需要、系統、土地条件など場所に結びつく条件を重ねて、候補地点の比較と不確実性の幅を示します。
政策・規制の時空間効果
規制や再開発、補助制度の効果を、対象地点だけでなく周辺への波及と時間の遅れを含めて測ります。
Approach 01 02 03 04 05
進め方
問いの特定
Scopingどの判断のための分析か、その判断にどれだけの金額が懸かっているかを最初に決めます。係数を説明したいのか、観測のない地点を埋めたいのか、翌年を当てたいのかで、使うべきモデルも検証の物差しも変わります。
データ
Data公的統計と社内データを集め、誰が何のために作った数字かを確認します。列の定義や標本の入れ替わりは、仕様書を鵜呑みにせず実データで確かめます。
モデル
Model単純なモデルから始め、残差の診断で破れが見つかったときだけ、空間・非線形・時空間の構造を足していきます。
検証
Validation空間ブロック交差検証と予測区間の被覆率で、見かけの当てはまりではなく、知らない場所と時点への当たり方を測ります。
判断メモ
Decision memo推定結果を、評価額のレンジ、掛け目、優先順位、感応度といった判断の形に置き直し、前提と限界を明記してお渡しします。
Credentials
背景
代表は早稲田大学大学院経営管理研究科（Waseda Business School）の夜間 MBA コースで、Spatio-Temporal Statistics（時空間統計学）のティーチング・アシスタントを務めました。初期キャリアでは SQL・R・Python を用いた株式ポートフォリオおよび不動産データの分析に携わり、その後は通算およそ10年の M&A アドバイザリーの実務に、R・Python による定量分析を取り込んできました。