2013 Fiscal Year Annual Research Report
時系列データ解析におけるノンパラメトリック手法の研究
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22700291
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
小方 浩明 早稲田大学, 国際教養学術院, 助教 (30454086)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | 統計数学 |
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| Research Abstract |
論文"Inference for vast dimensional elliptical distributions"が雑誌"Computational Statistics"に掲載された．i.i.d.の設定のもとでの多次元楕円型分布のパラメータ推定において，適切な分位点の関数を用いる推定方法を提唱したものであり，時系列モデルに対する分位点による推定法の研究の基礎に位置づけられるものである．
また，時系列データの系列相関をCopula関数を用いて表現する（Autocopula）研究を行った．Autocopulaは，時系列データにおいてh時点離れたデータ同士の相関をcopulaで表したものであり，強定常性を仮定すればラグhにのみ依存する．一般に広く使われているAutocorrelationは2次モーメントの存在性を仮定しなければ定義できないし，線形的な相関しか見ていない．AutocopulaはそのようなAutocorrelationの欠点をカバーするものである．Autocopulaの推定はEmpirical copulaを用いて行われる．時系列データの従属性の影響を除去するために，ある程度間引いたデータを用いて行われることが提案されていたが，シミュレーションにより，かえって間引いたことによる情報量の損失が推定に悪影響を及ぼしていることを確認した．この研究はロンドンで開催された"7th International Conference on Computational and Financial Econometrics"で報告した．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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