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カーネル法による新しい時系列分析

使用核方法的新时间序列分析

基本信息

批准号：
14J01905
负责人：
植松良公
金额：
$ 1.58万
依托单位：
The Institute of Statistical Mathematics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2014
资助国家：
日本
起止时间：
2014-04-25 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

平成28年度の研究内容は主に，1.高次元時系列予測，2.スパース直交ファクター回帰，3.非定常非線形分位点回帰，4.非線形ファクターモデル，5.高次元FDRコントロール，の５点である：1.理論面では最適な予測誤差の上限とモデル選択の一致性を示したほか，実証面では米国の高次元マクロ経済データを用いたGDP予測を行った．この論文は昨年度末にJournal of Business & Economic Statisticsからの改定要求を受けていたため，今年度はその改訂作業を行い，同ジャーナルに再投稿した．2.昨年度に得られた理論的成果の証明について若干の修正を加え，論文全体も新しい理論に合わせて改訂した．この論文は最終的に，Journal of the Royal Statistical Society: Series B に再投稿した．3.昨年度再投稿したEconometric Reviewsからの２回目の改訂要求を受けて，再び論文の修正・加筆を行った．推定精度とパラメータ制約の検定に関するシミュレーションを刷新し，またバイアス修正した推定量の漸近理論も付け足した．結果，同ジャーナルに掲載が決まった．4.今年度は実証分析に焦点を当て，非線形ファクターがマクロ経済時系列の予測に有効かどうかを考察した．方法論は確立しているものの，細かなモデリングの差や，チューニングによって実証結果が変わるため，より良い結果が出るよう現在も研究を続けている．5.Barber and Candes (2015)は，FDRのコントロール手法として，Knockoff filterを提案した．これは既存の方法よりも優れた性能を示すが，モデルが高次元の場合には適用できない．この点を解決すべく，ファクター構造やモデルのスパース性を仮定することで次元縮約をしつつFDRをコントロールする枠組みを模索している．

Pingcheng 28 "Research content", 1. The series of high-order era, 2. No, no. Unsteady non-quartile return, 4. Non-obliquely shaped animals, 5. High-dimensional FDR, 5: 00: 1. On the basis of the most accurate information on the upper limit of the error limit, please select the consistency test to show that the United States is responsible for the use of the GDP. At the end of last year, the requirements for the revision of the Journal of Business & Economic Statistics system were subject to a significant change. This year, you will be required to improve your operation. 2. According to the results of yesterday's academic year, several amendments have been made, and the whole new theory has been revised. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, the most popular article, has submitted a further contribution. In the last year, we submitted again that we need to improve the quality of the Econometric Reviews, and then we will amend it and add it. The presumptive accuracy is the same as that in the previous year. The focus of this year's clinical analysis is very strong, and the series of non-linear data sets are available for inspection purposes. Methods make sure that you don't have a problem, that you don't know how to do it, that you don't know how to do it, and that the results of the test show that the results are good. 5.Barber and Candes (2015) The FDR system is sensitive, the Knockoff filter proposal is valid, the existing method is to show the performance of the system, and the higher dimension is used to determine the performance of the system. The data is used to determine the accuracy of the data. The data is not valid. The model is based on the data set.