| 研究概要 |
ノンパラメトリック・セミパラメトリックな手法を使った経済モデルの検定方法、推定方法についての統計手法の研究を行なった。主な結果を説明すると、"Empirical likelihood, exponential tilting and GMM estimators with a number of moment conditions"ではセミパラメトリックな推定方法である経験尤度法、exponential tilting法、一般化モーメント法のモーメント条件が多い場合のバイアスを比べ、一定限度以上モーメント条件が増えるとバイアスがモーメント条件の数の線形関数のような形で増えることを発見している。"A consistent test for omitted-variables in nonparametric regression"ではノンパラメトリックモデルで必要な説明変数が含まれているかどうかの検定を提案している。"A nonparametric Granger causality test"では線形以外の形でのGranger causalityでも検出できる検定方法について考察している。"A paradox of semiparametric estimators with infinite dimensional nuisance parameters"では無限次元の局外母数が未知の場合の方が、興味あるパラメータの推定量の分散が小さい場合があるといく逆説的な現象を研究し、なぜこのような現象が起るのかを明らかにしている。
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