統計学輪講（第20回）
日時 2017年10月31日(火) 15時45分～16時35分
場所 経済学部新棟３階第３教室
講演者 松本 和也 (情報理工M1)
演題 Gaussianコピュラモデルにおける漸近的に有効な推定量の構成
概要
論文[1]を紹介する．
各変数の分布関数を局外変数としたセミパラメトリックなコピュラモデルにおいて，パラメータの推定を行うことを考える．
[2] では漸近的に有効な推定量の構成法が与えられているが，
この方法では分布関数をノンパラメトリックに推定していることから，推定量は単調な変数変換に対して不変ではない．
変数変換に対して不変な推定量はランク統計量によって構成する必要があるが，そのような推定量で漸近有効なものの存在は示されていなかった．
本発表では，[1]に基づきGaussianコピュラモデルの接空間について述べ，ランク統計量による漸近有効な推定量の構成について説明する．
参考文献
[1]J.Segers, R. van den Akker and B. J. M. Werker (2014)
Semiparametric Gaussian copula models: geometry and efficient rank-based
estimation,
The Annals of Statistics , 42(5), pp.1911-1940.
[2]X.H. Chen, Y.Q. Fan and V. Tsyrennikov (2006)
Efficient Estimation of Semiparametric Multivariate Copula Models ,
Journal of the American Statistical Association , 101(475), pp.1228-1240.