確率過程における頑健なモデル評価基準の構築

• 研究課題/領域番号: 24K16971
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分12040:応用数学および統計数学関連
• 研究機関: 大阪工業大学
• 研究代表者: 江口 翔一 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (50814018)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 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); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 確率微分方程式 / モデル選択

研究開始時の研究の概要

株価や生体信号といったような、確率過程から離散観測された時系列データを用いた現象のモデル化に焦点を当てる。このとき、実際に観測されるデータには、突発的に生じる非常に大きい（小さい）値やジャンプと呼ばれる現象の結果生じる値のような、外れ値と考えられる値が含まれることが少なくない。本研究では、観測データに外れ値が含まれる可能性まで加味した設定のもとで、高頻度従属データモデルにおけるモデル評価基準の導出を行う。さらに、本研究で対象とするデータに対して有用と考えられる、拡散項まで含めたレヴィ駆動型確率微分方程式モデルにおけるモデル評価基準の導出についても言及する。