研究課題
若手研究(B)
本研究では近年注目されている株価高頻度データの分析に関連して，高頻度データ特有の問題である「非同期観測」やマーケット・マイクロストラクチャー・ノイズを考慮した拡散過程の統計推測問題や関連する統計手法を研究した．拡散過程が非同期・ノイズ付観測される統計モデルにおいて，最尤型・ベイズ型推定量を構築し，漸近混合正規性を示し，拡散過程の係数が非ランダムの時に統計モデルの重要な性質である「局所漸近正規性」を証明し，最尤型・ベイズ型推定量が漸近的に最良の推定量となっていることを証明した．
数理統計学
