テンソル値確率過程・縮小ランク推定・加重推定法を用いた複雑データ解析の新展開

• Project/Area Number: 24K04815
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 明石 郁哉 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (90773268)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 時系列解析 / 無限分散過程 / 多変量時系列 / テンソル値確率過程

Outline of Research at the Start

研究の前半部では、複雑モデルの基礎の解析と頑健化推定手法の構成を数理統計学の観点から行う。特にテンソル値確率分布の位置尺度の開発と、経験尤度推定による相対的漸近有効性の向上を目標に研究を進める。中盤では、加重法や位置尺度の違いによって生じる推定量の差異を、漸近分布を解析することにより明らかにする。後半部では、実際のデータに対する提案手法の実装を行い、より本質的なデータ間の因果関係の解析を行う。