研究課題
曲指数分布に従う独立標本の母数推定について甘利は、高次漸近理論を展開し、推定量の良さを、曲指数モデルの幾何量の言葉で記述した。時系列のような従属標本や、非定常な観測についても、曲統計モデルが導入できる。こういったモデルの未知母数の推測については、谷口と渡辺が3次の漸近理論を展開し、推定量の良さを、曲統計モデルの幾何量で記述した。本研究では、この流れで曲母数の最尤推定量の縮小推定量を提案し、これが最尤推定量を3次のオーダーで改善する十分条件を導いた。この研究は膨大な応用をもち、例えば、金融資産の上の平均・分散型ポートフォリオ推定量の縮小推定量が提案でき、これが従来の平均・分散ポートフォリオ推定量を改善することを示した。我々の結果は、ポートフォリオ推測に限らず、種々の金融、生体、医学、環境データ等に応用可能である。また、ランダムでない遺伝子のようなデータでも、適用可能で新地平の基礎固めができたと思われる。また、母数の推測だけでなく、時系列の予測や補間問題においても、縮小予測子の提案を行い、その予測誤差が従前の予測子のそれを改善することをみた。 また縮小補間子の構成もでき、その補間誤差を評価し、従前の補間子のそれを改善することをみた。縮小予測子と縮小補間子の動きをシュミレーションで数値的にも検証した。適用範囲は、極めて広汎である。
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すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (8件) (うち国際共著 5件、 謝辞記載あり 6件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (10件) (うち国際学会 2件、 招待講演 4件) 図書 (2件) 備考 (4件) 学会・シンポジウム開催 (4件)
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