Propose and demonstrate the regularized recursive estimation for stochastic differential equation

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K18012
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Josai University
• Principal Investigator: Shimizu Yusuke 城西大学, 理学部, 助教 (80805218)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 確率微分方程式 / 感染症の数理モデル

Outline of Final Research Achievements

As the real data analysis of various phenomena in finance and medical described by a stochastic differential equation (SDE) model, we focus on the outbreak of the COVID-19, and propose a SDE model called the small diffusion SEIR model, in which a diffusion term is added to the SEIR model. Also, by making use of the Kalman filter estimation theory in the state-space model, which enables the sequential data processing, we conduct some numerical experiments on the sequential regularization estimation of the parameters included in the small diffusion SEIR model.

Free Research Field

統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

感染拡大の様相は偶発的であり、人口のダイナミクスモデルで表現するためには、ランダムな変動を取り込む必要があった。本研究で従来のSEIRモデルに拡散項を加えた、微小拡散SEIRモデルを考案したことにより、感染症パンデミック下における社会経済的な戦略研究において、合理的な対策を立案するために不可欠な意思決定の枠組みを、より正確に提供できるようになった。また、正則化推定により、家庭内における感染の様相や、世代間の従属関係などがより精度良く解明できる可能性があることが判明した。