テンソル値確率過程・縮小ランク推定・加重推定法を用いた複雑データ解析の新展開

• 研究課題/領域番号: 24K04815
• 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07030:経済統計関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 明石 郁哉 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (90773268)
• 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: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: 時系列解析 / 無限分散過程 / 多変量時系列 / テンソル値確率過程

研究開始時の研究の概要

研究の前半部では、複雑モデルの基礎の解析と頑健化推定手法の構成を数理統計学の観点から行う。特にテンソル値確率分布の位置尺度の開発と、経験尤度推定による相対的漸近有効性の向上を目標に研究を進める。中盤では、加重法や位置尺度の違いによって生じる推定量の差異を、漸近分布を解析することにより明らかにする。後半部では、実際のデータに対する提案手法の実装を行い、より本質的なデータ間の因果関係の解析を行う。