Statistical sequential analysis for non ergodic time series based on information

Research Project

Project/Area Number	24K04816
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	Yokohama National University
Principal Investigator	永井圭二横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 教授 (50311866)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	逐次解析 / バブル検定 / 非エルゴード的時系列 / 停止時刻 / 分枝過程
Outline of Research at the Start	本研究では非エルゴード的時系列の統計的推測を統計的逐次解析によって行う。サンプリングルールは，観測されるKullback-Leibler情報量やFisher情報量に基づくランダムな停止時刻による。政策・社会情勢・外生要因などの変化が生じた後，オンラインデータを用いてできるだけ早くモデルを同定し推測をする必要がある。特に非エルゴード的モデルにおいて，①局所パラメータの導入がもたらす逐次検定の不変性および逐次推定の共変性の問題を解決し，②Kullback-Leibler情報量を用いる逐次確率比検定および情報量基準による逐次的モデル選択，③Fisher情報量を用いる逐次固定精度推定の手法を確立する。