Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

時系列解析 / 経験尤度法 / 予測・補間 / 漸近理論 / 高次元統計解析 / 漸近有効性 / 頑健性 / 分位点解析 / 統計科学 / 高次元 / 経験尤度 / 局所定常 / ハーディ空間 / 統計的検定論 / 分位点 / ブートストラップ / 欠損値解析 / 統計的漸近理論 / 頑健的統計手法 / 分位点法 / 判別分析 / ポートフォリオ理論 / 統計学 / 解析・評価 / 時空間データ / ブートストラップ法

これまでの時系列解析では、正則な条件のもとで統計的推測が展開されてきた。しかし、金融データの分散が非有限であるなど正則条件を満たさないことがしばしば指摘されている。非有限分散モデルとして知られる安定過程について、自己基準化ピリオドグラムを利用して、経験尤度法を適用し、様相の異なる漸近分布を導き、重要指標に関する信頼領域の構築法を提案した。安定過程を含む広い時系列モデルのクラスにおいて、予測・補間誤差をモデル間のダイバージェンスとして捉え、その統計推測論を展開した。とくに、提案統計手法の漸近有効性、頑健性など様々な観点から手法の特性を数理的に論じた。これらの成果は著書や複数論文に著している。