| 研究成果の概要 |
高頻度データの表現モデルの一つである非正規確率微分方程式モデルを対象とし, 幅広い駆動ノイズクラスへ統一的に適用できる統計手法の構築を主眼に研究を行なった. 具体的には, 主に, モデルの誤特定を考慮した, 正規型擬似最尤推定量の漸近分布を近似するためのブロック型のブートストラップ手法を構築した. また, 対数周辺正規型擬似尤度の展開に基づくBIC型のモデル選択規準を導出し, その性質を明らかとした.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非正規確率微分方程式モデルは, 駆動ノイズの分布特性の豊富さから高い表現力を持っているものの, その微小時間挙動の複雑さが問題となっていた. 本研究により, 広範の非正規確率微分方程式モデルのクラスへ適用可能な統計手法が得られたことで, 高頻度データ解析の発展に寄与すると考えられる.
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