非エルゴード的時系列に関する情報量に基づく統計的逐次解析

• 研究課題/領域番号: 24K04816
• 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: 横浜国立大学
• 研究代表者: 永井 圭二 横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 教授 (50311866)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 逐次解析 / バブル検定 / 非エルゴード的時系列 / 停止時刻 / 分枝過程

研究開始時の研究の概要

本研究では非エルゴード的時系列の統計的推測を統計的逐次解析によって行う。サンプリングルールは，観測されるKullback-Leibler情報量やFisher情報量に基づくランダムな停止時刻による。政策・社会情勢・外生要因などの変化が生じた後，オンラインデータを用いてできるだけ早くモデルを同定し推測をする必要がある。特に非エルゴード的モデルにおいて，①局所パラメータの導入がもたらす逐次検定の不変性および逐次推定の共変性の問題を解決し，②Kullback-Leibler情報量を用いる逐次確率比検定および情報量基準による逐次的モデル選択，③Fisher情報量を用いる逐次固定精度推定の手法を確立する。