統計学輪講（第１３回）

統計学輪講（第13回）
日時      2014年10月07日(火)    15時40分～16時30分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    矢野 恵佑 (情報理工D1)
演題      ベイズ予測分布を用いた長期予測のモデル選択

概要
ベイズ予測分布を用いた長期予測のモデル選択を考える．
長期予測とは，N期までの観測変数x^{(N)}=(x_{1}, \cdots, x_{N})をもとにN+1期からN+M期先までの
予測変数y^{(M)}=(x_{N+1}, \cdots, x_{N+M})の従う確率分布を予測することである．
本発表では長期予測における予測分布の性質を議論し，ベイズ予測分布を用いた長期予測のモデル選択規準を提案する．
提案するモデル選択規準は，Akaike の predictive likelihood [1] やKitagawa の PIC [2] の自然な拡張と捉えることができる．

[1] Akaike, H. (1980), On the use of the predictive likelihood of a Gaussian model. Ann. Inst. Statist. Math., 32, pp. 311-324.
[2] Kitagawa, G. (1997), Information criteria for the predictive evaluation of Bayesian models. Comm. Statist. Theory Methods, 26, pp. 2223-2246.