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Seminar on Probability and Statistics
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| Organizer(s) | Nakahiro Yoshida, Teppei Ogihara, Yuta Koike |
|---|
2006/10/18
16:20-17:30 Room #128 (Graduate School of Math. Sci. Bldg.)
松田 安昌 (東北大学大学院経済学研究科)
Fourier analysis of irregularly spaced data on R^d
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~kengok/statseminar/2006/11.html
松田 安昌 (東北大学大学院経済学研究科)
Fourier analysis of irregularly spaced data on R^d
[ Abstract ]
1970年代にはじまった時系列解析の研究は、1変量時系列からはじまり、多変量時系列、空間系列、時空間系列へと対象が拡張されてきている。近年の空間系列、時空間系列の文献を調べてみれば、時系列と同じく等間隔に観測されたデータ(regularly spaced data) を前提としている場合が多い。しかし時系列とは異なり、空間系列ではランダムに散らばった地点で観測されたデータ (irregularly spaced data)を仮定する方が、応用範囲がひろい。そこで本発表では、irregularly spaced dataによる空間相関の推定問題を扱う。具体的にはデータを周波数領域に変換してスペクトルを推定する方法を提案し、推定量が一致性、漸近正規性を持つための条件を示す。本方法による東京地価データ分析例も紹介する。本研究は、矢島美寛教授(東京大学大学院経済学研究科)との共同研究です。
[ Reference URL ]1970年代にはじまった時系列解析の研究は、1変量時系列からはじまり、多変量時系列、空間系列、時空間系列へと対象が拡張されてきている。近年の空間系列、時空間系列の文献を調べてみれば、時系列と同じく等間隔に観測されたデータ(regularly spaced data) を前提としている場合が多い。しかし時系列とは異なり、空間系列ではランダムに散らばった地点で観測されたデータ (irregularly spaced data)を仮定する方が、応用範囲がひろい。そこで本発表では、irregularly spaced dataによる空間相関の推定問題を扱う。具体的にはデータを周波数領域に変換してスペクトルを推定する方法を提案し、推定量が一致性、漸近正規性を持つための条件を示す。本方法による東京地価データ分析例も紹介する。本研究は、矢島美寛教授(東京大学大学院経済学研究科)との共同研究です。
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~kengok/statseminar/2006/11.html
