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本研究の目的である、指数型分布族における軸確率密度関数に着目して時間と共に変化する構造を軸確率密度関数に取り入れてのモデル構築に関しては、ファイナンシャルデータの解析を通じて、時系列モデルであるARCHモデルやGARCHモデル等における情報量の取り扱いをさまざまな文献から研究した。
研究分担者は、拡張された指数型分布族における統計的許容性という観点から、非対称な損失関数の元での2次漸近最適性に関する特徴付けや、全αダイバージェンス損失の元で推定量の2次漸近比較を行なった。研究代表者は、ARモデルでのデータの取り扱いにおける正確な情報量損失を求め、拡張された指数型分布族での情報量損失における漸近的結果との乖離を求め論文にし投稿したが、掲載決定までには至っていない。また、それに関連して、本研究を遂行する際に検証したデータ解析を元に、学会発表では、アローの一般可能性定理に関して考察した結果を発表し、書籍としては、統計ソフトウェアRを使ったデータ解析をも含んだデータマイニングに関するものを出版した。
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