研究課題
若手研究
確率微分方程式（SDE）モデルで記述される、金融や医療における様々な現象の実データ解析として、新型コロナウィルス感染症の発生・拡大に着目し、潜伏期間のある感染症の数理モデルであるSEIRモデルに拡散項を付与した、微小拡散SEIRモデルというSDEモデルを考案した。また、データの逐次的な処理を可能とする、状態空間モデルにおけるカルマンフィルタによる推定論を用いて、微小拡散SEIRモデルに含まれるパラメータの逐次的な正則化推定に関する数値実験を行った。
統計学
感染拡大の様相は偶発的であり、人口のダイナミクスモデルで表現するためには、ランダムな変動を取り込む必要があった。本研究で従来のSEIRモデルに拡散項を加えた、微小拡散SEIRモデルを考案したことにより、感染症パンデミック下における社会経済的な戦略研究において、合理的な対策を立案するために不可欠な意思決定の枠組みを、より正確に提供できるようになった。また、正則化推定により、家庭内における感染の様相や、世代間の従属関係などがより精度良く解明できる可能性があることが判明した。
