非正則時系列モデルの頑健推測理論とその拡張

抄録

無限分散性・長期記憶性などの非正則性を許容した状況下で，時系列モデルの頑健な推測理論を構成する．非正則性をもつモデルでは，従来の統計量の収束レートや極限分布が未知の局外母数に依存し，漸近分布に基づく推測手法の展開は困難である．この問題に対し，自己基準化法・自己加重法などの統計量頑健化手法や，経験尤度法を適用する．そしてモデルの従属構造や高次モーメントに対する柔軟な仮定の下で，望ましい極限分布をもつ頑健な統計量を構成する．さらに変化点解析や因果性検定への応用例も紹介する．