2017年度金曜セミナー@C816


次回の金曜セミナー

  • 第三回

    講演者:伊藤 ゆり 氏 (大阪国際がんセンター)

    日時:2017年10月6日 15:00〜

    講演題目:公的統計を用いた健康格差指標のモニタリング

    講演内容
    国民皆保険下にあるわが国においても,健康格差が顕在化する中,公的統計資料を用いた健康格差指標のモニタリングは十分ではない.現状で利用可能な公的統計資料のうち,国勢調査と人口動態統計およびがん登録資料を用いた健康格差指標の経時変化について報告する.地理的な社会経済指標を用いた死亡率・罹患率の時系列分析や都道府県の variation について評価するにあたり必要な統計的アプローチについて議論する機会としたい.





  • これまでの金曜セミナー

  • 第一回

    講演者:大森 裕浩 氏 (東京大・経済)

    日時:2017年5月19日 15:00〜

    講演題目:Multivariate stochastic volatility model with realized volatilities and pairwise realized correlations

    講演内容
    Although stochastic volatility and GARCH models have been successful to describe the volatility dynamics of univariate asset returns, their natural extension to the multivariate models with dynamic correlations has been difficult due to several major problems. Firstly, there are too many parameters to estimate if available data are only daily returns, which results in unstable estimates. One solution to this problem is to incorporate additional observations based on intraday asset returns such as realized covariances. However, secondly, since multivariate asset returns are not traded synchronously, we have to use largest time intervals so that all asset returns are observed to compute the realized covariance matrices, where we fail to make full use of available intraday informations when there are less frequently traded assets. Thirdly, it is not straightforward to guarantee that the estimated (and the realized) covariance matrices are positive definite. Our contributions are? : (1) we obtain the stable parameter estimates for dynamic correlation models using the realized measures, (2) we make full use of intraday informations by using? pairwise realized correlations, (3) the covariance matrices are guaranteed to be positive definite, (4) we avoid the arbitrariness of the ordering of? asset returns, (5) propose the flexible correlation structure model (e.g. such as setting some correlations to be identically zeros if necessary), and (6) the parsimonious specification for the leverage effect is proposed. Our proposed models are applied to daily returns of nine U.S. stocks with their realized volatilities and pairwise realized correlations, and are shown to outperform the existing models with regard to portfolio performances.


  • 第二回

    講演者:藤越 康祝 氏 (広島大・名誉教授)

    日時:2017年7月21日 15:00〜

    講演題目:ランダム行列論に基づく高次元推測理論の発展

    講演内容
    最近,多変量推測理論において,変数の次元と標本サイズが共に大きい場合の推測理論が,ランダム行列論を利用して発展している.本講演では,まず,多変量解析と関連したランダム行列論について,概観する.次に,主成分分析における次元を推定するためのAIC及びBIC規準が高次元漸近的枠組のもとで一致性をもつための条件を考える.そこでは,標本共分散行列の固有値の高次元での挙動が重要となる.次に,高次元の場合のMANOVAや多変量回帰における固有値や検定統計量の漸近分布を取り上げる.本講演は,Bai, Fujikoshi and Choi (ASに掲載予定),Bai, Choi and Fujikoshi (投稿中)に基づいている.



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