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ネイマン直交性を用いた機械学習と統計的推論を併用した推定理論の時系列解析への応用

研究課題

研究課題/領域番号 21K11793
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60030:統計科学関連
研究機関慶應義塾大学

研究代表者

白石 博  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (90454024)

研究分担者 中村 知繁  順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 助教 (30888673)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワードランダムフォレスト / ノンパラメトリック推定 / 漸近理論 / 分位点回帰 / 非線形回帰モデル / Hawkes過程 / Hawkes graph / 非線形自己回帰モデル / ネイマン直交化 / 統計的推論 / 時系列解析 / 直交化機械学習
研究開始時の研究の概要

モーメント法によるパラメータ推定(M推定)を行う際,推定方程式に未知の関数が含まれている場合の推定手法を考察する.未知の関数を機械学習などにより推定した後,ネイマン直交性(Neyman-orthogonality)をみたす推定方程式を導入することで,√n - 一致性を達成する推定量を構築する.この手法を時系列解析に応用し,(1)非線形AR-ARCHタイプモデルにおけるパラメータ推定問題(2)ポートフォリオ選択問題(3)VaRの推定問題 に対する推定手法を確立し,漸近的性質を明らかにする.また,これらの結果と従来の手法をシミュレーションによって比較し,実データ解析を通じてその有用性を明確にする.

研究実績の概要

本年度は、一般化ランダムフォレスト(Generalized Random Forest;GRF)の漸近正規性についての証明を試みた。先行研究である Athey, Tibshirani and Wager(2019)でも漸近正規性を示しているが,収束レートと漸近分散については明示的に導出されていない。我々はGRFにおける重み関数をノンパラメトリックな手法として広く知られている Nadaraya Watson タイプの重み関数で近似し、近似された統計量をコントラスト関数として得られる推定関数に対する漸近分布を導出することで、GRFの漸近分布を導出した。
この結果は従来のランダムフォレストにおける条件付き期待値の推定のみならず、分位点回帰や因果推論にも応用ができる。現在、証明の詳細の確認および数値計算を行っており、今年度中に学会発表および論文投稿を行う予定である。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

昨年度に課題として挙げていた、I.I.D.の場合での理論面での漸近正規性については、おおむね解決したと思われる。この先、この結果を時系列モデルへ拡張することを考える予定であり、これにより、研究計画で記載した非線形AR-ARCHタイプを含む時系列モデルに対して、GRFを適用した場合の漸近正規性の理論の構築が完成すると思われる。一方で、漸近有効性については一般論を含めた調査が必要と考えている。

今後の研究の推進方策

前述のとおり、I.I.D.の場合のGRF推定量の漸近理論の結果を時系列モデルへ拡張することを考える予定である。I.I.D.の場合と同様に、 Nadaraya Watson タイプの重み関数での近似を行うことにより、漸近分布の導出を考えている。
Cai(2001)の提案した、重み付き Nadaraya Watosono の結果を応用することでこの課題が達成できるのではないかと考えている。一方で、漸近有効性についての調査・研究を同時に行う予定である。また、理論面だけでなく応用面として、Hawkesやポートフォリオ選択問題などへの適用可能性についても引き続き検討したい。

報告書

(3件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (19件)

すべて 2024 2023 2022 2021 その他

すべて 国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (12件) (うち国際学会 5件) 図書 (1件)

  • [国際共同研究] Ecole Polytechnique(フランス)

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Columbia University(米国)

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Ecole Polytechnique(フランス)

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Time Series Quantile Regression Using Random Forests2024

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Shiraishi, Tomoshige Nakamura, Ryotato Shibuki
    • 雑誌名

      Journal of Time Series Analysis

      巻: - 号: 4 ページ: 639-659

    • DOI

      10.1111/jtsa.12731

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Semiparametric Estimation of Optimal Dividend Barrier for Spectrally Negative Levy Process2023

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Shimizu, Hiroshi Shiraishi
    • 雑誌名

      Research Papers in Statistical Inference for Time Series and Related Models; Essays in Honor of Masanobu Taniguchi

      巻: - ページ: 497-517

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Hawkes過程における2つの推定手法の比較と実データ解析への応用2021

    • 著者名/発表者名
      茅根脩司、白石博
    • 雑誌名

      数理統計(統計数理研究所)

      巻: 69(2) ページ: 181-208

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Asymptotic property for generalized random forests2023

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Shiraishi, Tomoshige Nakamura, Ryuta Suzuki
    • 学会等名
      6th International Conference on Econometrics and Statistics
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Variable importance measure for generalized random forest2023

    • 著者名/発表者名
      Tomoshige Nakamura
    • 学会等名
      6th International Conference on Econometrics and Statistics
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Estimation of Effective Reproduction Number for Epidemics Using the Chain-Ladder Method2023

    • 著者名/発表者名
      林宣安、松中優樹、白石博
    • 学会等名
      2023年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Poisson Network Autoregression モデルに対するHawkesグラフの推定2023

    • 著者名/発表者名
      木内希、白石博
    • 学会等名
      2023年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 一般化ランダムフォレストに対する変数重要度と統計的因果推論への応用2023

    • 著者名/発表者名
      中村知繁, 小嶋光太郎, 南美穂子
    • 学会等名
      2023年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Causal Forestに対する2つの変数重要度の提案2023

    • 著者名/発表者名
      中村知繁, 小嶋光太郎, 南美穂子
    • 学会等名
      2023年度応用統計学会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開2023

    • 著者名/発表者名
      中村知繁
    • 学会等名
      フォレストワークショップ2023, CREST コンピューティング基盤CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Generalized random forests for dependent data2022

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Shiraishi, Tomoshige Nakamura
    • 学会等名
      5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta2022)) (Ryukoku University(Web))
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Time Series Quantile Regression by using Random Forests2022

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Shiraishi, Ryotaro Shibuki, Tomoshige Nakamura
    • 学会等名
      Waseda International Symposium : Topological Data Science, Causality, Analysis of Variance & Time Series
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ランダムフォレストを用いた時系列分位点回帰2021

    • 著者名/発表者名
      白石博、澁木涼太郎、中村知繁
    • 学会等名
      科研費シンポジウム「多様な分野における統計科学に関する理論と方法論の革新的展開」
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] Semiparametric estimation of optimal dividend barrier for Levy processes2021

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Shiraishi, Yasutaka Shimizu
    • 学会等名
      4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta2021)
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ランダムフォレストを用いた時系列分位点回帰2021

    • 著者名/発表者名
      澁木涼太郎、白石博、中村知繁
    • 学会等名
      2021年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [図書] 時系列データ解析2022

    • 著者名/発表者名
      白石博
    • 総ページ数
      248
    • 出版者
      森北出版
    • ISBN
      4627082517
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書

URL: 

公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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