Statistical modelling for stochastic differential equations based on high frequency data

• Project/Area Number: 24K02907
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related; Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 内田 雅之 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70280526)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 増田 弘毅 東京大学, 大学院数理科学研究科, 教授 (10380669) ; 清水 泰隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70423085)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
• Keywords: 統計的推測 / データ科学 / 確率過程 / 計算統計

Outline of Research at the Start

近年、情報通信技術および計測技術の発展により、観測幅が秒間隔や分間隔でしかも長期間観測された高頻度時系列データが比較的容易に入手できるようになり、時間の経過とともにランダムに変化する複雑な現象を統計解析する需要が高まっている。本研究では、数理科学とデータ科学を融合させ、実証分析の立場から必要不可欠な高頻度時系列データ解析の基礎となる確率微分方程式の統計モデリング手法の開発およびその数学的正当化に取り組む。