目的 労働経済学において、求職者がジョブを見つけるまでにかける時間（ジョブサーチ期間）に対する求職者の属性や労働市場の影響を調べるサーチ期間解析は、重要な課題とされている。 サーチ期間解析において、ユーザー行動頻度データを一次元点過程モデルでフィッティングする方法が標準的である。しかし、定常な点過程モデルは単純過ぎてフィッティングが悪く、非定常モデルは複雑過ぎてフィッティングできない問題があった。 結果 本研究では、サーチ期間解析のツールとして新しい確率モデルを提案する。これは一次元点過程におけるイベント生起時間間隔の確率分布を 2つのパラメータを持つシンプルな確率密度関数で表現するもので、２つのガンマ分布の畳み込みから成るガンマ・ガンマ分布に制約を入れてデザインされた。 提案モデルを用いたサーチ期間解析の事例では、指数分布モデルやガンマ分布モデルと比べてフィッティングが改善していることが示された。また、ベイズ的エビデンス基準によるモデル選択により、属性による求職者の層別化粒度を調整できることも示された。
