| 研究課題/領域番号 |
06680295
|
|---|
| 研究種目 |
一般研究(C)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
統計科学
|
|---|
| 研究機関 | 統計数理研究所 |
|---|
研究代表者 |
北川 源四郎 統計数理研究所, 予測制御研究系, 教授 (20000218)
|
|---|
| 研究分担者 |
姜 興起 旭川大学, 経済学部, 助教授 (70254662)
川崎 能典 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助手 (70249910)
樋口 知之 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助教授 (70202273)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
1994 – 1995
|
| 研究課題ステータス |
完了 (1995年度)
|
| 配分額 *注記 |
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
1995年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
1994年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
|
|---|
| キーワード | 時系列解析 / 状態空間モデル / 状態推定 / モンテカルロ・フィルタ / 平滑化 / 非線形モデル / 遺伝的アルゴリズム / 自己組織化 / 非定常 |
|---|
| 研究概要 |
非線形・非ガウス型の状態空間モデルにもとづく時系列解析法に関連する研究を行なった。とくに非線形・非ガウス型で高次元の状態ベクトルを持つモデルの状態推定のためのモンテカルロ・フィルタおよび平滑化のアルゴリズムの開発・改良を行った。その結果、高次元の非線形・非ガウス型モデリングを自由に行うことが可能になった。さらに、分布を構成するすべての粒子が周辺事後分布の平均値に収束するMonte Carlo Posterior Mean Smootherと呼ばれる新しいアルゴリズムが開発された。これらの研究成果は経済時系列の季節調整法、人工衛星データなどの疑似周期系列の解析、少数離散データの解析などへ応用され、従来とは異なる新しい解析法が確立した。
研究分担者樋口はモンテカルロ・フィルタと最適化のアルゴリズムとして知られる遺伝的アルゴリズムの類似性に着目し、この観点から非線形・非ガウス型フィルタの新しいアルゴリズムの研究を行った。
これらの研究の過程で新しい研究の端緒が得られた。従来の状態空間モデルでは、フィルタリングにより尤度を計算し、数値的最適化の方法により最尤推定値を求めることが一般であった。この方法では、多数回の尤度計算が必要とされこれが実用上の困難となることが多かった。モンテカルロ・フィルタは複雑・高次元の非線形モデルに簡単に適用できるので、未知パラメータを状態ベクトルに取り込み、状態とパラメータを同時推定することによりこの問題が解決出来ることが分かった。このアイデアに基づき、自分自身のパラメータを自動的に調整する自己組織型時系列モデルを提案した。
|
