| 研究概要 |
昨今の金融データの分析には、分散不均一かつ系列相関のあるモデルが必要とされ、そのようなモデルの検定はいまだ未開発である。研究代表者は、かばん検定を含むM検定のクラスで母数を推定した場合の検定方法を開発した。それは、Kiefer, Vogelsang, and Bunzel (2000, Econometrica) (KVBと略す)の提案した手法のM検定への拡張である。この検定は漸近分散行列の一致推定量を使う必要がなく、なおかつ未知の系列相関や未知の分散不均一にロバストな検定となっている。応用として、我々はラグランジマルチプライヤー検定や一般化モーメント法の識別過剰鑑定やハウスマンの検定の例を考えた。
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