東京都市大学 研究者一覧 28/282

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26 TCU Research Directory教 授 金川 秀也情報学基礎 統計科学所 属共通教育部 自然科学系所 属研究室数学教育 数学研究室H P─分 科細 目研究内容と目指すもの株価分析のようなランダムデータの時系列解析において、データの基本的な性質が変化した時点を発見することは、その後の迅速な戦略の変更のために必要不可欠である。このような応用を想定して、時系列データ解析において推定、検定のために有効な統計量である対称統計量の漸近理論、特にエッジワース展開について研究する。さらにこのような研究のために開発した対称統計量の解析手法を時系列データにおける変化点解析に応用する。1株価分析におけるジャンプ時点の研究最近の研究テーマ2業績・プロジェクト・産学連携等3Asymptotic Behavior of Solutions of Some Difference Equations Defined by Weakly Dependent Random Vectors, Stochastic Analysis and Applications,Vol.33(2015)など査読つき学術論文45編論 文2011年度日本知能情報ファジィ学会 著述賞受 賞科学研究費 基盤研究(C)責任者履歴1996年度「確率微分方程式の近似解の精度の研究」1998年度〜1999年度「U-統計量のDonsker-Varadhan型大域偏差理論とその応用」2000年度〜2003年度「退化型核関数を持つU-統計量に関する極限定理の精密化とその応用」2004年度〜2007年度「強従属確率変数列に対するU-,V-統計量の極限定理について」2008年度〜2012年度「対称統計量の漸近理論を用いた時系列解析における変化点分析の研究」2013年度〜2016年度「ヒルベルト空間値確率変数列の中心極限定理の精密化と対称統計量の漸近理論への応用」外部資金株式会社電通 関西支社、2006年度〜2007年度産学連携日経225平均株価指数におけるジャンプ時点日経225平均株価指数の日次収益率に対してブラック・ショールズモデルと複合ポアソン過程によって構成されたジャンプ拡散過程によってモデリングを行った場合に、複合ポアソン過程から発生した日次収益率のジャンプ時点を推定する。情 報 学数理ファイナンス確率微分方程式 ノンパラメトリック統計学対称統計量の漸近理論の研究対称統計量をヒルベルト空間に値を取る確率変数列の単純和によって表現し、次にヒルベルト空間値確率変数列の和に関する漸近性を調べるという2段構えの手法を取ることで問題を解決する。研究者情報

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