統計学輪講 第11回
| 日時 | 2019年7月2日（火） 14時55分 ～ 16時35分 |
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| 場所 | 経済学研究科棟 3階 第3教室 |
| 講演者 | 荻原 哲平 （数理・情報教育研究センター） |
| 演題 | 拡散過程の非同期・ノイズ付観測モデルに対する最尤型推定法 |
| 概要 |
株式市場における一日内の全取引の情報を記録した「高頻度データ」の統計解析を行う際に，複数資産の観測時刻が一致しない「非同期観測」の問題と，観測にノイズが混入する「マーケット・マイクロストラクチャー・ノイズ」の問題が存在する． 本発表では，株価をパラメータ付拡散過程でモデリングし，それが非同期・ノイズ付観測された場合の未知パラメータの最尤型推定量を構築し， 漸近混合正規性や漸近有効性（漸近分散の最適性）等を議論する． まずはパラメトリック・モデルに真のモデルが含まれる場合の漸近論を扱い，その後，真のモデルが含まれない misspecified model における理論を扱う． また，日本株式市場の高頻度データに対してニューラル・ネットワークをパラメトリック・モデルとした時の株価構造の学習結果についても紹介する． |