2005年1月11日現在の予定です。VaR)の推定量として、期間の重複する年次収益率すべてを用いた標本パーセント点と期間が重複しない年次収益率だけを用いた標本パーセント点が考えられている。ここで前者をオーバーラップ推定量、後者をノンオーバーラップ推定量と呼ぶことにする。年次収益率が非定常の場合に、オーバーラップ推定量の漸近的分散のほうが小さくなるための一つの十分条件を与える。共分散定常性よりも少し弱い仮定のもとで同様な結果が得られるための十分条件も与える。VaRの他の推定量についても触れる。本学期の応用統計ワークショップは、臨時開催がない限り上記が最終回です。IntegrationAbstract論文について以下の通り解説する。Societyの会長を経験している米国の計量経済学界では著名な研究者であり、主として経済時系列・マクロ計量分析・ベイズ計量経済学などの分野で研究を行っている。経済学研究科のCOEプログラムの為に来日されたのを機会にマクロ計量経済学とベイズ計量経済学についての講演を行う予定である。7月6日のSims氏の講演に直接に関連する同氏の別の講演(マクロ・ワークショップ)が同日午前中10:20-12:00(3番教室)で行われる予定である。[PDF]Abstract空間統計的手法のひとつであるKriging(空間的相関を考慮した回帰モデル)をもちいて、東京都の公示地価の推定を試みる。この手法はもともと鉱物資源の埋蔵量の推定などにもちいられてきた。空間的な情報を利用しながら推定をおこなうという発想は経済データにも有用であると考えられる。この報告では、地価データへの同手法の適用可能性について、応用上の観点から実証的に考察する。基本的な推定モデルを簡単に説明した後で、2002年の公示地価データをもとにKrigingによる推定をおこない、適用に当たっての工夫や問題点、今後検討すべき課題について報告する。EquationsAbstractスタンフォード大学名誉教授のT.W.Anderson先生は計量経済学の勃興期に幾つかの基本的でかつ重要な研究をされていますが、統計学では特に統計的多変量解析と統計的時系列解析の分野を中心に数多くの独創的な研究を行ってきています。大学院レベルでの多変量解析と時系列解析についての教科書はそれぞれ世界的に非常に広く利用されてきました。問題を中心に議論して頂く予定です。balance(CMB)と呼ばれる方法が用いられてきた。CMBを利用できるのは、すべての発生源とその組成が既知の場合に限られている。現実には、全ての発生源を予め特定できるのはむしろ希であり、未知の発生源の存在が常に疑われる。CMBにおいて未知発生源の存在を明示的に仮定すると、推定すべき発生源寄与および未知発生源組成といった変数は識別不能になる。これら識別不能な変数の実用的な推定値を得るため、ベイズ的方法を構成した。Carloも構成した。方法の実用性をシミュレーションにより検証した。Epidemiology)Abstract空間疫学とは、疾病の空間的分布を記述し、空間的位置関係を考慮しながら疾病とリスク要因の因果関係を発見する疫学である。疾病の地域集積性や発生動向の特性を検出するには空間疫学的アプローチが必要となる。パターン分析、経験的ベイズ推定、ネットワーク解析などのツールを用いて、疾病の疫学像に迫る。この報告は、疾病地図の作成、疾病の地域集積性の検出、疾病発生のリスク要因の検討に関して、どのようなアプローチが用いられてきたかを紹介し、これらアプローチの将来の展望を考察する。