高頻度データに基づく確率微分方程式の統計モデリング手法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K02907
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 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; 小区分61030:知能情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 内田 雅之 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70280526)
• 研究分担者: 増田 弘毅 東京大学, 大学院数理科学研究科, 教授 (10380669) ; 清水 泰隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70423085)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
• キーワード: 統計的推測 / データ科学 / 確率過程 / 計算統計

研究開始時の研究の概要

近年、情報通信技術および計測技術の発展により、観測幅が秒間隔や分間隔でしかも長期間観測された高頻度時系列データが比較的容易に入手できるようになり、時間の経過とともにランダムに変化する複雑な現象を統計解析する需要が高まっている。本研究では、数理科学とデータ科学を融合させ、実証分析の立場から必要不可欠な高頻度時系列データ解析の基礎となる確率微分方程式の統計モデリング手法の開発およびその数学的正当化に取り組む。