The Applied Statistics Workshop 2003

Applied Statistics including Econometrics, Financial Econometrics, and Economic Statistics

※ 21世紀COEプログラムと共催 ※





※ 2月9日現在近い予定から順に掲示しています。


日時:
2月10日(火) 12:00pm-13:15pm ※臨時セミナー
場所:
東京大学大学院経済学研究科棟12階 第1共同研究室 (通常と開催場所が異なりますのでご注意下さい)
at the Conference Room No.1 (A) on the 12th floor of the New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Testing for Linearity in Regressions with I (1) processes
報告者:
Yoichi Arai (University of California, San Diego)

日時:
2月23日(月) 12:00pm-13:15pm ※臨時セミナー
場所:
東京大学大学院経済学研究科棟12階 第1共同研究室 (通常と開催場所が異なりますのでご注意下さい)
at the Conference Room No.1 (A) on the 12th floor of the New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Empirical Likelihood for Quantile Regression
報告者:
Taisuke Otsu (University of Wisconsin-Madison)



※ 以下本年度終了分

日時:
5月2日(金)4:40-6:00pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
「アクチュアリアル・サイエンスの現代的課題−統計学に期待すること」(Actuarial Science and Statistics)
報告者:
田中周二 Syuji Tanaka (ニッセイ基礎研究所 Nissei Research Institute)
報告要旨:
伝統的にアクチュアリーが深く関与してきた保険会社や年金制度を巡る環境は、デフレ経済やグローバリゼーションの影響のもとで大きく変化しつつある。保険料を計算し、保険債務を評価するといったアクチュアリーの役割を超えて、リスクを正しく評価し管理するツールやモデルの開発が強く求められるようになってきた。それと同時に保険と金融の接点が広がり、金融工学との繋がりも今後は一層緊密なものになってゆくだろう。アクチュアリーは統計学の最新知識で武装してゆかなければ保険や年金市場からの信頼感を得ることが困難になってくるであろう。アクチュアリーが今後必要とされるであろう統計学の分野について、いくつかの例を示す。

日時:
5月16日(金)4:50-6:10pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Bootstrap bandwidth and kernel order selection for density-weighted averages
報告者:
西山慶彦 (京都大学経済研究所)
報告要旨:
ある種のセミパラメトリック回帰モデルにおいて、密度でウェイト付けしたノンパラメトリック量の推定が行われる。そこではパラメータの root-n-一致性を得るために、高次カーネルの使用が必要である。漸近的にはカーネルオーダーが高い方がMSEが小さくなるが、小標本では高次カーネルの使用によるMSEの増大は無視できない。本稿は、bootstrapped MSEを最小化するバンド幅とカーネルオーダーの選択法を提案する。

日時:
5月30日(金)4:50-6:10pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
A Likelihood-based Approach to the Analysis of a Class of Nested and Non-nested Models
報告者:
Yuichi Kitamura (Department of Economics, Pennsylvania University /CIRJE)
要旨:
It is a common practice in applied econometrics to write a model conditional on some variables, leaving the probability law of the conditioning variables unspecified. Assessing different specifications of conditional models is obviously an important task, for which many well-established methods are available. There are, however, cases to which these conventional methods do not apply easily. This paper proposes a likelihood-based measure of model fit that enables the researcher to evaluate a broad range of conditional models in a unified and coherent manner. The key idea is to introduce "likelihood" for semiparametric models such as conditional mean restriction models and conditional quantile restriction models. Some practical issues for implementing the method are addressed.

日時:
6月6日(金)4:50-6:10pm ※6月13日から6月6日に変更となりました。ご注意下さい。
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Testing for EGARCH Against Stochastic Volatility Models
報告者:
小林正人 (横浜国立大学経済学部)
報告題目:
Testing for EGARCH Against Stochastic Volatility Models (Joint work with Xiuhong SHI)
要旨(アブストラクト):
It is shown that the EGARCH model is the degenerate case of Danielsson's (1994) stochastic volatility model where the disturbance of the transition equation of conditional volatility has zero variance. The Lagrange multiplier test statistic is obtained for the EGARCH model against the stochastic volatility model by expressing the degenerate density under the null hypothesis by the Dirac delta function. The finite sample performance of the test is studied in a small Monte Carlo experiment. [ Key Words: EGARCH, Lagrange multiplier test; stochastic volatility model ]

日時:
6月27日(金)4:50-6:10pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
極値統計理論の基礎と展望
報告者:
渋谷政昭 (高千穂商科大学)
要旨:
極値統計学の基礎を復習し、応用上必要な仮題を紹介する。

日時:
7月11日(金)4:50-6:10pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
労働力調査とローテーション・サンプリング
報告者:
加納悟 (一橋大学経済研究所)
要旨:
The labor force survey in Japan has a unique characteristic in its sampling scheme called the rotation sampling. In this paper, a time-series model is proposed to analyze the result of the labor force survey in Japan taking this sampling scheme into consideration. In the time series model, individual unemployment is expressed by the probit model and its latent variable is related to trend, group effect and individual effect. Because of the non-linearity of the model, its estimation is carried out by the Gibbs sampling technique. Unfortunately, the result of the labor force survey in Japan does not include the information regarding the rotation groups and, for this reason, the experiment to validate the model must be relied on simulated data. Finally, a couple of important applications and extensions of the model are given to conclude this paper.

臨時ワークショップ 日時:
7月18日(金)4:30-5:40pm ※時間帯にご注意下さい。通常より少し開始時間が早まっています。
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Direct Estimation of Policy Impacts(政策効果の直接的推定法)(Joint work with Chris Taber)
報告者:
Hidehiko Ichimura 市村英彦 (University College London / CIRJE)
要旨:
まだ試されたことがない政策があり、その効果を計測したいとする。この論文ではどのような条件が満たされればそれが可能になるか、 その十分条件をProgram Evaluationのモデルを用いて示す。従来、ミクロデータを使い政策効果を測定するにはサンプル・セレクションの問題を 回避するなどの理由から先ず構造的モデルを測定し、計測されたモデルを使って政策効果を計測するという2段階を経ることが通例である。 この論文の分析により、かなり一般的な政策においてこのような2段階を踏む必要がないことが明らかになる。

日時:
10月24日(金)4:40-6:30pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
極値統計理論の基礎と展望(仮題)
報告者:
渋谷政昭 (高千穂大学)
報告要旨:
極値統計学の基礎を復習し、応用上必要な仮題を紹介する。

日時:
10月31日(金)4:50-6:30pm (空間情報科学研究センターと共催)
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
総務省統計局によるGIS関連統計データ
報告者:
槙田 直木 (東京大学 社会科学研究所 日本社会研究情報センター)
報告要旨:
国勢調査などを実施している総務省統計局は、地理情報システム(GIS)のデータの供給者でもある。本講演では、国勢調査及び事業所・企業統計調査の小地域統計や地域メッシュ統計について、統計局ウェブサイトの実演も交えて紹介する。また、これらデータの利用に当たり、知っておくべき地理的区画である基本単位区、国勢調査調査区、町丁・字等の概念や関係、地域メッシュの構成、またこれらデータに係る精度などの注意点についても、説明する。

日時:
11月14日(金)4:50-6:30pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
平滑化事前分布による統計的モデリングとその応用
報告者:
川崎能典 (統計数理研究所)
報告要旨:
平滑化事前分布を利用したモデリングは、時系列解析をはじめ様々な分野で、現実的諸問題に有効な解決策を提供する。 本講演では、講演者のこれまでの経験に基づき、経済・金融時系列における幾つかの問題を、応用事例に則しながら説明する。具体的 には、季節調整モデルの特徴づけと応用、動的因子モデルとその応用、時変係数大規模回帰モデルの推定法、ノンパラメトリック回帰 モデルによる金利期間構造推定、金融点過程における日内周期調整、といった問題に関する研究結果を報告する。

日時:
11月28日(金)4:50-6:10pm(空間情報科学研究センターと共催)
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
「空間分布推定精度の向上のための種々のアプローチ」
報告者:
小池克明 (熊本大学工学部環境システム工学科)
報告要旨:
2次元あるいは3次元の対象領域における物性の把握を目的とした広域調査では,大気,土壌,地下水,およびボーリングコアなどから採取した試料の分析が行われる。したがって,サンプルデータは空間的に不規則な配置で得られ,領域全体にわたってデータが密に分布することは稀である。このように量と分布が限られたデータから,物性の空間分布を適切に推定することは様々な分野に共通した重要な課題である。特 に資源探査の分野では地質物性の把握が採掘計画の策定や資源量の評価において不可欠であり,調査データから鉱床の品位分布を推定する,あるいはボーリングコアデータから石油貯留岩の特徴抽出を行うなどが典型的な研究対象となっている。これに限らず,最近では環境分野への応用も注目されている。例えば,大気中の汚染物質濃度,および地下水や土壌中の微量金属成分の含有量などが空間分布推定の例としてあげられる。本ワークショップでは,帯水層,地盤物性,地熱貯留層,化学成分含有量の空間分布に関するこれまでの研究をもとに,これらの推定精度を向上させるための4つのアプローチについて述べる。

日時:
12月5日(金)4:50-6:10pm
場所:
東京大学経済学部新棟3階第4教室
at the Lecture Hall D (=No.4) on the 3rd Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
「超母集団モデルによる寸法指標推測について」
報告者:
星野伸明 (金沢大学経済学部)
報告要旨:
ある集団が、多数の副集団からなるとしよう。ここで特定の個体数の副集団数を「頻度の頻度」または「寸法指標」と呼ぶ。統計的生態学、計量文献学、統計的開示制限等の分野では、母集団の寸法指標を標本から推測する必要性が有る。古典的な有限母集団解析では、母集団の構造を仮定しないネイマン流の手法が用いられる。しかしネイマンの枠組みで寸法指標の唯一の不偏推定量は、存在しても精度が不十分である。従って母集団に関する構造を仮定して情報を補う事で、推定精度を確保するのが現実的な選択である。そして母集団構造を記述するには、超母集団モデルが便利である。
このような手法を用いる場合、先見情報に適合的な挙動をする確率分布が興味の対象となる。経験的に寸法指標は右裾の長い非負整数上の分布で良く記述されるので、そのような分布の多くを含む無限分解可能分布族によるモデリングが考察される。

日時:
12月18日(木) ***10:30am-2:30pm***
※ 曜日・時間帯・開催場所が通常と異なりますのでご注意下さい。また昼休みをはさみ、2件の講演があります。
場所:
東京大学経済学部新棟12階第1共同研究室
at the Conference Room A (=No.1) on the 12th Floor of New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告1:
10:30-12:00am (空間情報科学研究センターと共催)
報告題目:
Nonparametric hypothesis testing for a spatial sign
報告者:
Noel Cressie (オハイオ州立大学 Ohio State University)
報告要旨:
Nonparametric hypothesis testing for a spatial signal can involve a large number of hypotheses. For instance, two satellite images of the same scene, taken before and after an event, could be used to test a hypothesis that the event has no environmental impact. This is equivalent to testing that the mean difference of "after - before" is zero at each of the (typically thousands of) pixels that make up the scene. In such a situation, conventional testing procedures that control the overall Type I error deteriorate as the number of hypotheses increase.
In this article, we propose a procedure called Enhanced FDR (EFDR), which is based on controlling the false discovery rate (FDR) and a concept known as generalized degrees of freedom (GDF). EFDR differs from the standard FDR procedure through its reducing of the number of hypotheses tested. This is done in two ways: first, the model is represented more parisimoniously in the wavelet domain, and second, an optimal selection of hypotheses is made using a criterion based on generalized degrees of freedom.
This research is joint with Xiatong Shen (Ohio State) and Hsin-Cheng Huang (Academia Sinica).
報告2:
1:00-2:30pm
報告題目:
Smooth backfitting in nonparametric additive regression
報告者:
Byeong U.Park (ソウル国立大学 Seoul National University)
報告要旨:
The smooth backfitting introduced by Mammen, Linton and Nielsen(1999) is a promising technique to fit addtive regression models and is known to achieve the oracle efficiency bound.
In this talk , the basic idea and the statistical properties of the smooth backfitting are introduced. Also introduced are several fully automated bandwidth selection methods for the smooth backfitting in additive regression models. A new simple smooth backfitting estimator is introduced, too.

日時:
12月26日(金) 4:50pm-6:30pm
場所:
東京大学大学院経済学研究科棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Bagging Time Series Models
報告者:
井上篤 (ノースキャロライナ州立大学)
報告要旨:
A common problem in out-of-sample prediction is that there are potentially many relevant predictors that individually have only weak explanatory power. We propose bootstrap aggregation of pre-test predictors (or bagging for short) as a means of constructing forecasts from mutiple regression models with local-to-zero regression parameters and errors subject to possible serial correlations or conditional heteroskedasticity. We derive the asymptotic properties of the bagging predictor. We show that the performance of bagging may be improved by heterogeneity in the prediction power of the predictors in a sense made in the paper.

日時:
1月16日(金) 4:50pm-6:30pm
場所:
東京大学大学院経済学研究科棟12階 第2共同研究室 (通常と開催場所が異なりますのでご注意下さい)
at the Conference Room No.2 (B) on the 12th floor of the New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
Dynamic Latent Factor Models for Intensity Processes
報告者:
L. Bauwens (ルーベン大学)
報告要旨:
This paper introduces a new framework for the dynamic modelling of univariate and multivariate point processes. The conditional intensity function itself follows a stochastic process, hence the name 'stochastic conditional intensity'.
The intensity function includes two dynamic components: a latent process, and a process that is observable with respect to the past history. We illustrate that the proposed model provides a flexible tool to capture the joint dynamics of multivariate point processes

日時:
2月6日(金) 4:50pm-6:30pm
場所:
東京大学大学院経済学研究科棟12階 第1共同研究室 (通常と開催場所が異なりますのでご注意下さい)
at the Conference Room No.1 (A) on the 12th floor of the New Economics Building, Hongo Campus, University of Tokyo
報告題目:
正規分布の分散・共分散行列の直交共変推定
報告者:
椎名 洋 (信州大学経済学部)
報告要旨:
正規分布の分散・共分散行列、あるいはその逆行列の推定を統計的決定理論の立場から扱った、これまでの講演者の論文をまとめて紹介する。 推定量には、いくつかのクラスがあるが、 直交行列による通常の変換に関して共変な推定量に的を絞った研究の成果を述べる。細かな技術的なことよりも、この問題に関してどのような事が問題となり、どこまで解決されているかについて、俯瞰的に紹介する。