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本研究は計量モデルの推定リスクを低減し推定精度を高めるために新しいモデル平均法を構築して、その漸近的性質を解明した。それらのモデル平均法は既存の方法より優れて、適用範囲が広くなっている。特に共変量が多く、ある程度データが大規模となっている場合でも利用できる。応用としてはマクロ経済指標や金融市場の予測などが考えられる。さらに自然科学の領域においても将来予測に応用できる。
具体的に本研究は分散不均一に頑健なモデル平均法（HRCp）と一般化最小二乗モデル平均法(GLSMA)を構築し、その統計的な性質を解明した。さらに、モデル平均推定量の信頼集合を構築して、シミュレーション実験でその性質を調べた。
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