Workshops

2007年4月13日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

Jan R. Magnus (Tilburg University)

Local sensitivity and diagnostic tests (Jan R. Magnus & Andrey L. Vasnev) [PDF]

In this paper we confront sensitivity analysis with diagnostic testing. Every model is misspecified (in the sense that no model coincides with the data-generating process), but a model is useful if the parameters of interest (the focus) are not sensitive to small perturbations in the underlying assumptions. The study of the effect of these violations on the focus is called sensitivity analysis. Diagnostic testing, on the other hand, attempts to find out whether a nuisance parameter is (statistically) `large' or `small'. Both aspects are important, but traditional applied econometrics tends to use only diagnostics and forget about sensitivity analysis. We develop a theory of sensitivity in a maximum likelihood framework, give conditions under which the diagnostic and the sensitivity are asymptotically independent, and demonstrate with three core examples that this independence is the rule rather than the exception, thus underlying the importance of sensitivity analysis.

2007年4月20日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

Sokbae Lee (Department of Economics, UCL) [PDF]

Testing for Stochastic Monotonicity

We propose a test of the hypothesis of stochastic monotonicity. This hypothesis is of interest in many applications. Our test is based on the supremumn of a rescaled U-statistic. We show that its asymptotic distribution is Gumbel. The proof is difficult because the approximating Gausssian stochastic process contains both a stationary and a nonstationary part and so we have to extend exsinting results that only apply to either one or the other case.

2007年4月27日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

元山斉(一橋大学)

Smoothed Versions of Statistical Functionals from a Finite Population

2007年5月11日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

清水泰隆(大阪大学)

ジャンプ型確率微分方程式の有限標本によるジャンプの検出と統計的推測

近年，ジャンプを含む確率過程が応用上重要になってきており，それに伴い，ジャンプ型の拡散過程に対する離散観測推定の問題が盛んに取り上げられるようになってきた．

Mancini(04)やShimizu and Yoshida(06)らは，ジャンプ判別のための漸近フィルターを構成することにより，離散観測によってジャンプを検出し，漸近有効な推定量を構成することに成功した．彼らの手法では，隣り合う観測の増分をある閾値ｒで分けて，ｒより大きな増分にジャンプが含まれると判断するものである．ところが，ｒの決め方には，漸近論にありがちな定数倍の自由度が許され，実際上はｒを一意に定めることが困難になる．

本研究では，与えられた有限標本から機械的な手続きによって，最適なｒを選び出す手法を提案し，その数理的正当性について議論する．

研究会「保険と金融の統計学」 連続講義のお知らせ

東京大学大学院経済学研究科・日本経済国際共同研究センター(CIRJE)と
統計数理研究所・リスク解析戦略研究センター (RARC)は共同で研究会「保険と金融の統計学」を開催しております。
研究会に関連する連続講義として、本年度は５月に西山陽一先生(統計数理研究所)による「マルチンゲール理論に関する基礎的な講義」、６月に渋谷政昭先生による「極値統計学の基礎（仮題）」を実施する予定です。

主に修士１年次程度の院生を受講対象としています。

第１回：　2007年5月8日（火 Tuesday） 5:00-6:30

第２回：　2007年5月15日（火 Tuesday） 5:00-6:30

[質疑応答次第では、若干の延長もあります]

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

西山陽一（統計数理研究所）

連続講義シリーズI:　「マルチンゲール理論の基礎」

連続時間マルチンゲール理論の基礎的部分を解説する。1回目は「条件付き期待値」の直観的理解のための説明から始め、マルチンゲールの定義、予測可能過程、有界変動過程、Doob-Meyer 分解定理、二次変分の解説をする。２回目は、確率積分の定義と性質、伊藤の公式、マルチンゲール中心極限定理を解説し、時間が許せばいくつか統計的応用を紹介する。

2007年5月25日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

下津克巳(クイーンズ大学)

Nonparametric Identification of Finite Mixtures

2007年6月15日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

Ryo Okui (Hong Kong University of Science and Technology)

Asymptotically unibiased estimation of autocovariances and autocorrelations with long panel data

An important purpose in analyzing panel data is to observe the dynamic nature of an economic variable separately from the time-invariant unobserved heterogeneity. This paper examines how to estimate the autocovariances and autocorrelations of individual dynamics separately from the unobserved heterogeneity. When both cross-sectional and time series sample sizes tend to infinity, we show that the within-group autocovariances are consistent with the autocovariances of the individual dynamics, but that they are severely biased when the time series length is shorter. The biases have the leading term that converges to the long-run variance of the individual dynamics. This paper develops methods to estimate the long-run variance in panel data settings and methods to alleviate the biases of the withingroup autocovariances based on the proposed long-run variance estimators. Monte Carlo simulations reveal that the procedures developed in this paper effectively reduce the biases of the estimators for small samples.

CIRJE・リスク解析センター（統計数理研究所）共催

研究会「保険と金融の統計学」 連続講義のお知らせ

東京大学大学院経済学研究科・日本経済国際共同研究センター(CIRJE)と
統計数理研究所・リスク解析戦略研究センター (RARC)は共同で研究会「保険と金融の統計学」を開催しております。
研究会に関連する連続講義として、本年度は５月に西山陽一先生(統計数理研究所)による「マルチンゲール理論に関する基礎的な講義」、６月に渋谷政昭先生による「極値統計学の基礎（仮題）」を実施する予定です。

主に修士１年次程度の院生を受講対象としています。

第１回：　2007年6月5日（火 Tuesday） 5:00-6:30

第２回：　2007年6月12日（火 Tuesday） 5:00-6:30

第３回：　2007年6月19日（火 Tuesday） 5:00-6:30

[質疑応答次第では、若干の延長もあります]

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

渋谷政昭（慶応義塾大学名誉教授）

連続講義シリーズ�U:　「極値統計学の基礎」

講義概要：
最近に出版された
A. J. McNeil, R. Frey and P. Embrechts (2005)
Quantitative Risk Management, Princeton UP.
は、金融・保険業におけるリスクを market risk, credit risk, operational risk に分類して議論し、Q.R.M. を新しい数理科学的原理として構成することを提案し試みている。その中で、極値理論の役割が重視され、10章のうちの1章を割り当てている。この章を理解することがよい入門であろうと予想して、この講義の目標とする。
歴史的には洪水・暴風・高波などの自然災害、機械・電気製品の信頼性の分野で必要とされ、発展しており、今日では地球環境の現実で挑戦的な課題が生じている。これらにも触れたい。だいたい次の順序に従う。
1．基本理論 (block maxima, threshold exceedances)
2. 推測問題 3. 多変量極値の特徴
他の参考書:
S. Coles (2001) An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, Springer. J. Beirlant, Y. Goegebeur, J. Segers and J. Teugels (2004) Statistics of Extremes, Theory and Applications, Wiley.

2007年6月22日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

Zhengjun Zhang (University of Wisconsin)

Testing and Modeling Extreme Dependencies in Financial Markets

Testing and modeling extreme dependencies in financial markets are difficult tasks. The first part of talk introduces a new dependence concept, the quotient correlation which is defined as an alternative to Pearson's correlation that is more intuitive and flexible in cases where the tail behavior of data is important. Using the new dependence concept, a new test statistic (the gamma test statistic) is derived. The gamma test can efficiently detect tail (in)dependencies in all simulated examples. Classical treatments of multivariate extremes use certain multivariate extreme value distributions to model the dependencies between components. An alternative approach based on multivariate max-stable  processes enables the simultaneous modeling of dependence within and between time series. We propose a specific class of max-stable processes, known as multivariate maxima of moving maxima (M4 processes for short), and present procedures to estimate their coefficients. To illustrate the methods, some examples are given for modeling jumps in returns in multivariate financial time series.

2007年6月29日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

James Hamilton (UC San-Diego)

Daily Monetary Policy Shocks and the Delayed Response of New Home Sales

This paper argues that a change in the fed funds target begins to affect the economy as
soon as it becomes anticipated by markets, with innovations in mortgage rates driven in part by innovations in the level and slope of the term structure of expected near-horizon fed funds rates. Despite this instantaneous anticipatory response of mortgage rates, the consequences for housing of a change in monetary policy are drawn out over a long period of time due to heterogeneity across households in time required to purchase a home. This framework facilitates detailed measurement and interpretation of the time lags relating monetary policy to the housing market, and motivates a daily index that can be used to summarize the current and future economic implications of recent Fed policy changes.

2007年7月6日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

In-Koo Cho （University of Illinois）

Learning and model validation

A key challenge when using econometric model selection techniques in macroeconomics
is the self-referential nature of the data-generating process: a history is affected by the sequence of models selected in the past, which in turn is inuenced by the data. In principle, of course, the presence of feedback can be handled by pursuing the Rational Expectations econometrics program (Lucas (1976)). However, this program is premised on the dubious assumption that econometricians somehow have been endowed with correct specifications of preferences and technologies, and are left with the relatively straightforward problem of estimating their (time invariant) parameters. Unfortunately, as noted by Hansen and Sargent (2007), formal acknowledgment of model misspecification does not fit easily into the Rational Expectations econometrics program. This paper argues that recent work on calibrated learning in game theory can be adapted to study self-referential model selection dynamics in macroeconomics. We view a policymaker as playing a game against nature, in which lack of knowledge about your opponent's payoffs corresponds to model uncertainty. Devising a model selection strategy that performs well in the face of this model uncertainty then corresponds to devising a (conditional) no-regret learning strategy. It turns out that random model selection is crucial in generating the kind of experimentation that allows the policy maker to adaptively learn about his environment. At the same time, from a strategic standpoint, it also prevents nature from exploiting his uncertainty, thereby delivering a form of 'robustness'. In the end, we argue that a calibrated learning strategy allows a macroeconomic policy maker to formulate good policies, even in the presence of feedback and model uncertainty. In this sense, it echoes some earlier arguments from Sims (1982) and Sims (1988). In order to understand the interactions between model selection and the data generating process, let us begin with a simple example.

2007年7月13日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

楠岡成雄 (東京大学大学院数理科学研究科)

分散は存在するHeavy tail-IID 確率変数の和の分布の極限定理

分散を持つIID 確率変数の和の分布は中心極限定理を満たすが、VaR などの評価のためにQuantile を中心極限定理を用いて計算するとあまり評価が良くないことがある。この講演では、特別な性質を持つ分布の Quantile 計算のために使えそうな（多分新しい）極限定理について述べる。

2007年7月27日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

Ed Vytlacil (Columbia University)

Evaluating Marginal Policy Changes and the Average Effect of Treatment for Individuals at the Margin

This paper develops methods for evaluating marginal policy changes, and for estimating the Average Marginal Treatment Effect defined as the average return to treatment for persons on the margin of indifference between being treated or not. We show that the average return to treatment for persons on the margin of indifference is not a unquely defined parameter due to the Borel Paradox, but we give this parameter content by connecting alternative possible definitions of the parameter to alternative marginal policy
changes. We show that the effect of marginal policy changes and the average effect for those on the margin of indifference are fundamentally easier to identify and easier to estimate than traditional treatment effect parameters.

連続講義「リスク解析と統計的極値理論」のお知らせ

研究会「金融と保険の統計学」では「応用統計ワークショップ」及び「統計数理研究所リスク解析センター」と共同してCIRJEにおいて極値統計学の分野で国際的に著名な研究者であるBelkema教授による連続講義を計画中です。

滅多にない連続講義なので、ファイナンスや統計学に興味を持つ院生は特に見逃すことなくご聴講ください。

＜参加をご希望の方へ＞

教室の収容人数と配布資料準備等の関係で，参加人数を把握しておきたいと思いますので，参加される方は9/18(月)までに，電子メールで　成城大学経済学部　塚原英敦(tsukahar@seijo.ac.jp)　 まで必ずご連絡ください．その際，電子メールの件名には「Balkema集中講義参加申込」とお書きください．

第１回：　2007年9月20日（木 Thursday） 10:00-12:00

第２回：　2007年9月21日（金 Friday） 15:00-17:00

第３回：　2007年9月25日（火 Tuesday） 10:00-12:00

第４回：　2007年9月26日（水 Wednesday） 10:00-12:00

第５回：　2007年9月28日（金 Friday） 15:00-17:00

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第3教室
at the Lecture Hall No.3 on the 3rd floor of the Economics Research Building

G. Balkema(University of Amsterdam）

High Risk Scenarios and Extremes: Notes on the Geometric Theory
（高リスク・シナリオと極値：幾何学的アプローチ）

次元の極値理論において，Balkema-de Haan-Pickandsの定理は閾値超過(threshold exceedance)の極限分布に関する基本的な結果である．本講義では，幾何学的アプローチによるこの理論の多次元への拡張を論じる．具体的な講義内容は以下の通りである．
(1) 標本点群(sample cloud)とポアソン点過程
(2) 最大値の極限分布との関連，最大値安定性
(3) 高リスク・シナリオ（確率ベクトルが半空間に属することを所与とした条件付分布の漸近理論）
(4) 水平な閾(threshold)の場合
(5) 裾の重い分布と楕円型の閾
(6) 正則変動と超過測度
(7) 統計分析 −いくつかの課題
予備知識としては，測度論的確率論の基礎以外は仮定しないが，1次元の極値理論や空間上の点過程理論についての知識があれば理解が楽になると考えられる．
・参考文献：Balkema, G. and Embrechts, P.(2007). High Risk Scenarios and Extremes: A geometric approach, Zurich Lectures in Advanced Mathematics, European Mathematical Society.
（今年中に出版される予定．この本のダイジェスト版を資料として配布）

2007年10月12日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

永井圭二(横浜国立大学)

本論文では、定数項のない一階の自己回帰モデルの局所対立仮説に対する単位根検定を考え、逐次検定の方法を適用する。論文では次の２点が示される。
(1)誤差項が独立同一な正規分布に従う場合に、逐次検定の局所漸近正規性
（Locally asymptotical normality, LAN)と漸近的な一様最強力性を示す。
(2)マルチンゲール差分に従う誤差項の場合の、逐次検定のサイズ、検出力、期待標本数などの動作特性(Operating characteristics, OC)の漸近的な理論値を与える。

(1)については、LANを与える停止時はすべて同じ漸近的期待値を持つことを示す。(2)については、停止時の極限は、帰無仮説では次元3/2のBessel過程で表現され、局所対立仮説では次元3/2のドリフト付きBessel過程で表現されることを用い、OCを求める。またシミュレーションにより、非局所対立仮説の場合に、局所対立仮説を用いたOCの理論値がきわめて良い近似を与えることを見る。
本研究は京都工芸繊維大学人見光太郎氏と京都大学西山慶彦氏との共同研究である。

2007年10月26日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

Muni.S.Srivastava (Toronto Univeristy)

In this talk I consider the problem of analyzing datasets obtained on several characteristics `m' of an individual, such as in DNA microarrays in which such characteristics are typically in the several thousands.
The number, however, of subjects `N' in which these observations can be taken is typically small, often less than 50. Standard multivariate theory requires that `m' be substantially smaller than `N', and very little theory is available to analyze the case when `N' is less than `m'. In the last decade or so, results have been obtained for this case also. I will present some of these results. Using these results, I will analyze two datasets from microarrays. Both datasets require the comparison of two groups, the so-called two-sample test. Often, it is required to find the components (or genes) that may have caused the rejection of the equality of two mean vectors. An alternative to the currently used False Discovery Rate (FDR) will be presented.

2007年11月9日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

大津泰介 (Yale University)

This paper explores robust estimation of parameters identified by a set of moment restrictions. Suppose the econometrician observes data generated from a perturbed version of the probability distribution that corresponds to the true parameter value. Such perturbation can be regarded as a consequence of data errors, misspecification and
other factors, following the literature of robust statistical estimation. There are two aspects in assessing robustness properties of an estimator. One is about bias, that is, the　effect of the perturbation of the data generating mechanism on the behavior of the 　limit of the estimator. The other is about dispersion, often measured by the asymptotic variance. As far as one considers global perturbation, the former factor typically dominates, thereby making the latter a second order issue. An alternative approach is to
consider the effect of local perturbation within shrinking　topological neighborhoods of the original probability distribution, 　so that both bias and variance matter asymptotically. Such analysis, put loosely, enables the researcher to assess robustness in terms of asymptotic mean squared error (MSE). This paper derives asymptotic  optimality results in moment restriction models along this line of  analysis.

2007年11月22日（木 Friday） 4:50-6:10 　※通常と場所が異なります※

           ※このワークショップは都合により中止となりました。※

東京大学大学院経済学研究科棟 12階 第3共同研究室
at theConference Room No.3 on the 12th floor of the Economics Building

Shigeru Iwata(Univeristy of Kansas)

In this paper we develop a new approach to evaluate the effectiveness of IMF lending programs on the program country's economy. Instead of including a program dummy in a static regression model in a conventional fashion, we set up a vector autoregression (VAR) model with a switching policy reaction function and estimate the system together with the program participation equation. In this way, we can estimate the loan effect and the policy advice effect separately. The program effectiveness assessment is then conducted in two ways: First by taking difference of two conditional predictions over the appropriate time horizon, and second by calculating impulse response functions generated from the program shock. We find that, with IMF programs, output growth of the country increases, and the balance of payments as well as the government fiscal balance improves. Our findings are quite consistent with those in the literature except two important points. First, surprisingly, the effectiveness of IMF programs appears to come largely from the policy shifts rather than from the loan itself. Second, we observe, like many other studies, that IMF programs have only short-term effects on the country's economy. Other studies find this is due to the weakness of the programs. Our results suggest that the short lived effects of IMF programs may be due to the program country's  failure in adhering to the new policy rules set under the programs.

2007年12月7日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

小暮厚之(慶應義塾大学総合政策学部)

伝統的な保険の考え方では，大数法則により人口集団における死亡確率の不確実性は無視できると仮定されてきた．しかし，近年全世界的に観測されている高年齢世代の死亡率の低下は，大数法則では消去できない将来死亡率の不確定性（いわゆる長寿リスク）を引き起こしている．本報告では，長寿リスクの影響を評価する新たな枠組みとして，将来死亡率の代表的予測モデルであるLee-Carter法のベイズ・モデリングを試みる．特に，年金リスクに最も大きな影響を与える暦年パラメータに関する３つのシナリオを考察する．我が国死亡データに対してこのベイズモデルを適用し，年金価値の事後予測分布を通じて長寿リスクを評価する．

2008年12月21日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

一場知之(Columbia University)

株式市場において個別企業に投資される資本の大小の順位と市場全体にしめるその割合の関係は時間に関して安定していることが観察されており、連続時間のアトラス型モデルは、市場における順位を考慮に入れた資本の動きを想定することで、その長期的な性質を説明する。本報告では、多次元の反射ブラウン運動の性質を用い、そのモデルのもとで、順序づけられた資本の同時不変分布が明示的に表現できる例を挙げ、その特徴を用いたポートフォリオ運用について報告する。

2008年1月11日（金 Friday） 4:50-6:10

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

各務和彦(千葉大学法経学部)

This article considers the small sample properties of panel spatial　autoregressive (SAR) models. We propose a Markov chain Monte Carlo　(MCMC) method to estimate the parameters of the model as an alternative　to maximum likelihood (ML) method. Our Bayesian estimator is compared　with the ML estimators by Monte Carlo studies. We found that the　Bayesian estimator is virtually as efficient as the ML estimators.

2008年1月25日（金 Friday） 4:50-6:10 *金融センターワークショップと共催

東京大学大学院経済学研究科棟 新棟3階 第4教室
at the Lecture Hall No.4 on the 3rd floor of the Economics Research Building

新谷元嗣(Vanderbilt University)

Spurious regressions in technical trading: momentum or contrarian?

This paper investigates a spurious effect in forecasting asset returns when signals from technical trading rules are used as predictors. The simulation result shows that, even if the past information has no predictive power, buy or sell signals constructed from the difference between the short and long moving average of past values can be statistically significant when forecast horizon is relatively long. The theory implies that both momentum and contrarian are possible, while the probability of each case depends on the type of the test statistics employed. Several possibilities of preventing the spurious regression are also discussed. The proposed method is applied to the stock market index and foreign exchange rates to reconsider the predictive power of technical trading  rules.

2008年2月22日（金 Friday） 3:00-4:20

東京大学大学院経済学研究科棟 10階 第4共同研究室
at theConference Room No.4 on the 10th floor of the Economics Research Building

Yoon-Jae Whang (Seoul National University)

We propose a new method of testing stochastic dominance which improves on existing tests based on bootstrap or subsampling. Our test requires estimation of the contact sets between the marginal distributions. Our tests have asymptotic sizes that are exactly equal to the nominal level uniformly over the boundary points of the null hypothesis and are therefore valid over the whole null hypothesis. We also allow the prospects to be indexed by infinite as well as finite dimensional unknown parameters, so that the variables may be residuals from nonparametric and semiparametric models. Our simulation results show that our tests are indeed more powerful than the existing subsampling and recentered bootstrap.