季節性と長期性をもつ経済時系列の理論展開と実証分析

研究実績は主に3つあげられる1)過去の研究の整理整頓2)季節性と長期性をもつモデルの自己共分散の計算方法の開発3)かばん鑑定のバイアスの導出とそのバイアス補正統計量の開発1)は採択された論文2報の修正・校正である.また採択されなかった論文報についても修正を施し再投稿した.a)SARFIMAモデルの理論研究のみならず,本邦の月次大口電力需要データへの適用を行い,良好な結果をもたらすことを示した.この成果を組み込み,PD1年目に作成した論文が採択された.b)採択された論文のもう1つは,線形時系列モデルのクラスの中で予測の観点からどのようなモデルを選択するのが最良かという問題に取り組んだ論文であるが,校正段階で佐和隆光先生のミニマクス=リグレット規準との関係に気づき,その結果を日本統計学会で報告した.c)またPD1年目に投稿した長期記憶モデルの予測問題を扱った論文が不採択となった.そのため修正を施し,予測の観点でのモデル選択と検定との関係に関する理論結果ならびに数値実験結果を加えて再投稿した.2)は無限和をオイラー=マクローリンの公式を応用して上述のモデルでの自己共分散が実用レベルで計算可能で過去の手法と比較して抜本的に改良されていることを示しており,現在投稿中である.3)はの内容は,かばん検定はm個の残差自己相関関数の重み付き和で定義されるが,mを適度に大きくしないと実行できないという欠点かおる.これを改良すべく,バイアスの導出を行ってその問題のありかをつまびらかにし,mの制約を緩めた(小さいmでも実行可能な)検定諾計量を開発した.この論文も現在投稿中である.すでに投稿した論文の修正も含めれば合計5報の論文を手がけたことになる.

研究実績は主に3つあげられる1)過去の研究の整理整頓2)季節性と長期性をもつモデルの自己共分散の計算方法の開発3)かばん鑑定のバイアスの導出とそのバイアス補正統計量の開発1)は採択された論文2報の修正・校正である.また採択されなかった論文報についても修正を施し再投稿した.a)SARFIMAモデルの理論研究のみならず,本邦の月次大口電力需要データへの適用を行い,良好な結果をもたらすことを示した.この成果を組み込み,PD1年目に作成した論文が採択された.b)採択された論文のもう1つは,線形時系列モデルのクラスの中で予測の観点からどのようなモデルを選択するのが最良かという問題に取り組んだ論文であるが,校正段階で佐和隆光先生のミニマクス=リグレット規準との関係に気づき,その結果を日本統計学会で報告した.c)またPD1年目に投稿した長期記憶モデルの予測問題を扱った論文が不採択となった.そのため修正を施し,予測の観点でのモデル選択と検定との関係に関する理論結果ならびに数値実験結果を加えて再投稿した.2)は無限和をオイラー=マクローリンの公式を応用して上述のモデルでの自己共分散が実用レベルで計算可能で過去の手法と比較して抜本的に改良されていることを示しており,現在投稿中である.3)はの内容は,かばん検定はm個の残差自己相関関数の重み付き和で定義されるが,mを適度に大きくしないと実行できないという欠点かおる.これを改良すべく,バイアスの導出を行ってその問題のありかをつまびらかにし,mの制約を緩めた(小さいmでも実行可能な)検定諾計量を開発した.この論文も現在投稿中である.すでに投稿した論文の修正も含めれば合計5報の論文を手がけたことになる.