統計学輪講（第３１回）

日時    2005年 11月22日(火)  15時〜15時50分
場所    経済学部新棟３階第３教室
講演者  南 慎太郎(経済D1)
演題    Single-Index モデルに対するモデル選択規準
概要:  
  本論文ではSemiparametric回帰モデルの中のひとつである Single-Index 
モデルについてのモデル選択規準の導出を行う。Single-Index モデルは通
常の線形Parametric回帰モデルを特殊ケースとして含むモデルである。ここ
で回帰係数の推定には H$\ddot{\mbox{a}}$rdle and Stoker(1989)のAverage 
derivative methodを、回帰関数の推定にはFan and Gijbels(1996)の Local 
Linear Regressionの手法を用いる。このモデルの説明変数選択の情報量規準
を求めたものとしてNaik and Tsai(2004)がある。彼らはKullback-Leibler情
報量を基に情報量規準を導出しているが、今回の発表ではShibata(1981)の議
論に従い、Mean Squared Error(MSE)および、Mean Intgrated Squared Error
(MISE)を基にしてモデル選択規準を導出し、シミュレーション結果を発表する。

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