動学離散選択モデルの特定化検定とその応用

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米トレーダーの市場選択行動の分析をしている研究では、複雑な動学離散選択モデルを用いており、加えて、取引のなかった市場に関してはデータが存在しない。本研究では、現実に則しているとは言い難い仮定を置かずに、より弱い仮定の下で、 パラメータの真の値が入りうる区間を識別する方法を考案した。推定された区間それ自体に意味があるだけでなく、現実的かどうかわからない強い仮定の下で推定された点が区間に入るかどうかを調べることで、仮定を検定することが可能となった。現在、データ解析のためのプログラム作成中で、今後ワーキングペーパーや学術雑誌への掲載をしていく。特定化検定の検出力に関する研究では、滑らかでない関数を含む対立仮説を構築し、仮説に対する検定の一様な検出力を明らかにした。既存研究で考えられている対立仮説には非連続点を含むようなモデルは含まれない。そこで、既存研究で使われている対立仮説の集合を含み、かつ、非連続点を持つモデルも含むような対立仮説の集合に対して、 検定の一様な検出力に関する性質を明らかにした。研究成果をEconometric Societyが主催する国際学会等で発表し、完成度を高めた。現在は学術雑誌への投稿プロセスの段階にある。加えて、既存の検定統計量の一様な検出力に関する性質を、ミ ニマックスアプローチを用いて明らかにした。特に、ノンパラメトリックカーネル法等を用いて滑らかにしたモデルを検定統計量の一部として使うsmoothing type と呼ばれる検定は、ある程度滑らかである関数の集合に対して一様な検出力を持ち、検定が検出できるオーダーの下限を達成することがわかった。この研究成果を国内のワークショップで発表した。本研究は、論文の執筆段階であり、今後ワーキングペーパーとして公刊し、その後学術雑誌への掲載を目指している。