氏名

タマキ ケンイチロウ

玉置 健一郎

職名

准教授 (https://researchmap.jp/read0206276/)

所属

(政治経済学部)

連絡先

URL等

WebページURL

http://www.f.waseda.jp/tamaki/( )

研究者番号
80409664

本属以外の学内所属

兼担

政治経済学術院(大学院経済学研究科)

社会科学総合学術院(社会科学部)

学歴・学位

学位

博士(理学) 課程 早稲田大学 統計科学

経歴

2008年04月-早稲田大学政治経済学術院准教授
2005年04月-2008年03月早稲田大学理工学術院助手

所属学協会

国際数理科学協会

日本統計学会 編集委員

日本金融・証券計量・工学学会

日本数学会

研究分野

キーワード

統計ファイナンス、時系列分析

科研費分類

情報学 / 情報基礎学 / 統計科学

論文

Asymptotic expansion for term structures of defaultable bonds with non-Gaussian dependent innovations

Masakazu Miura, Kenichiro Tamaki, and Takayuki Shiohama

Asia-Pacific Financial Markets査読有り20(4)p.311 - 3442013年-

DOI

Jackknifed Whittle estimators

Masanobu Taniguchi, Kenichiro Tamaki, Thomas J. DiCiccio, and Anna Clara Monti

Statistica Sinica22(3)p.1287 - 13042012年-

DOI

Preliminary test estimation for spectra

Yusuke Maeyama, Kenichiro Tamaki, and Masanobu Taniguchi

Statistics & Probability Letters81(11)p.1580 - 15872011年-

DOI

Higher order asymptotic bond price valuation for interest rates with non-Gaussian dependent innovations

Tetsuhiro Honda, Kenichiro Tamaki, and Takayuki Shiohama

Finance Research Letters7(1)p.60 - 692010年-

DOI

Second order properties of locally stationary processes

Kenichiro Tamaki

Journal of Time Series Analysis30(1)p.145 - 1662009年-

DOI

The Bernstein-von Mises theorem for stationary processes

Kenichiro Tamaki

Journal of the Japan Statistical Society38(2)p.311 - 3232008年-

Generalized information criteria in model selection for locally stationary processes

Junichi Hirukawa, Hiroko Solvang Kato, Kenichiro Tamaki, and Masanobu Taniguchi

Journal of the Japan Statistical Society38(1)p.157 - 1712008年-

Power properties of empirical likelihood for stationary processes

Kenichiro Tamaki

Scientiae Mathematicae Japonicae66(3)p.359 - 3692007年-

Second order optimality for estimators in time series regression models

Kenichiro Tamaki

Journal of Multivariate Analysis98(3)p.638 - 6592007年-

DOI

Higher order asymptotic option valuation for non-Gaussian dependent returns

Kenichiro Tamaki and Masanobu Taniguchi

Journal of Statistical Planning and Inference137(3)p.1043 - 10582007年-

DOI

Second order asymptotic properties of a class of test statistics under the existence of nuisance parameters

Kenichiro Tamaki

Scientiae Mathematicae Japonicae61(1)p.119 - 1432005年-

書籍等出版物

Optimal Statistical Inference in Financial Engineering

Masanobu Taniguchi, Junichi Hirukawa, and Kenichiro Tamaki

Chapman & Hall/CRC2008年-

詳細

ISBN:1-58488-591-2

講演・口頭発表等

時系列モデルに対する高次漸近理論

日本数学会2008年03月

詳細

口頭発表(一般)

Higher order asymptotic option valuation for non-Gaussian dependent returns

2006年08月

詳細

口頭発表(一般)

Second order optimality for estimators in time series regression models

2005年07月

詳細

口頭発表(一般)

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:

一般化経験尤度法を用いた金融時系列分析

2013年-0月-2017年-0月

配分額:¥3900000

研究種別:

時系列モデルへのベイズアプローチ

配分額:¥2750000

研究種別:基盤研究(A)

統計科学における数理的手法の理論と応用

2007年-2010年

研究分野:数学一般(含確率論・統計数学)

配分額:¥45630000

研究種別:萌芽研究

局外母数をもつ時系列回帰モデルのセミパラメトリックな高次漸近理論

2005年-2007年

研究分野:統計科学

配分額:¥3200000

学内研究制度

特定課題研究

非定常時系列に対する高次漸近理論

2005年度

研究成果概要:私は、本年度の特定課題研究助成費により、非定常時系列に対する高次漸近理論に関して研究し、この研究成果の学会等での発表を行った。数理統計学において、推定・検定問題は非常に古典的なテーマである。独立標本に対する議論はもとより、様々な時...私は、本年度の特定課題研究助成費により、非定常時系列に対する高次漸近理論に関して研究し、この研究成果の学会等での発表を行った。数理統計学において、推定・検定問題は非常に古典的なテーマである。独立標本に対する議論はもとより、様々な時系列モデルに対して最適推測、最適検定、最適判別理論が構築されている。これらの最適性の議論は漸近理論であり、一般的に、最適な推定量や検定統計量は無数に構成できる。それゆえ、1次最適なものの中でより良いものを見つけるために、また、近似の精度を上げるために、高次漸近理論が発展してきた。母数の推定問題に関しては、独立標本、定常時系列モデルでは、漸近中央値不偏推定量になるように修正した最尤推定量が2次最適になることが知られている。しかしながら、実証分析の立場から、現実の多くのデータでは、定常性の仮定は制限的であると思われるので、非定常過程の研究は有用である。私は、局所定常過程という重要な非定常過程に対して、母数の高次の最適推測を構築するために最尤推定量の2次の性質を明らかにした。まず、最尤推定量の分布関数に対する2次までのエッジワース展開を与えた。これにより、一般的に、最尤推定量は漸近中央値不偏推定量ではないことを示し、漸近中央値不偏推定量になるようにバイアス修正した最尤推定量が2次最適となることを明らかにした。さらに、伝達関数が高次の項まで十分に近似できる場合において、初項の時変スペクトルのみに基づく最尤推定量が真の時変スペクトルに基づく最尤推定量と同等になるという高次の頑健性が成り立つ条件を導いた。また、局所定常過程では、スペクトルの構造が時間と共に滑らかに変化するので、最尤推定量の高次の性質が時変量に依存しない十分条件を明らかにし、非定常性の影響を議論した。上記は、母数型推定量に対しての最適性の議論であるが、現在、非母数型推定量の最適性に関しての研究を行っている。

非線形モデルによる高次のオプション評価

2006年度

研究成果概要:私は本年度Whittle measureによる高次漸近理論の研究を行い、この研究成果を学会等で発表しました。時系列解析では、従属性をもつデータを扱うので、尤度が大変複雑になります。それ故、推定や検定において、Whittle lik...私は本年度Whittle measureによる高次漸近理論の研究を行い、この研究成果を学会等で発表しました。時系列解析では、従属性をもつデータを扱うので、尤度が大変複雑になります。それ故、推定や検定において、Whittle likelihoodがよく用いられます。これは、対数正規尤度の近似となっており、真の尤度より計算が容易であるという利点があります。また、近年、正規定常過程に対して、Whittle measureのContiguityが示されました。本年度の研究では、正規定常過程に対して、Whittle measureにもとづく検定と正確なmeasureにもとづく検定の高次の性質を議論しました。まず、定常過程の正規性を仮定し、Whittle likelihoodより構成される検定統計量のクラスを考えます。次に、この検定統計量に対して、2次のEdgeworth展開を用いて、Whittle measureと真のmeasureの下でのLeCam's third lemma型の高次の漸布の変換公式を与えています。これにより、検定統計量のWhittle measureの下での検出力から真のmeasureの下での検出力が導き出せます。現在、著書では、時系列の最適推測に基づいた金融工学を発展させつつあります。また、時系列モデルに対するベイズ手法によるアプローチを考え、Whittle likelihoodにもとづく推定量の事後確率の漸近的な性質を研究しています。この研究では、長期記憶過程を含む定常過程において、Whittle measureを用いたBernstein-von Mises theoremを示すことを目標としています。さらに、Nonergodicなモデルに対する上記の定理を得ることも目標としています。

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
経済数学入門 01政治経済学部2020春学期
経済数学入門 05政治経済学部2020秋学期
上級計量経済学(時系列分析) 01政治経済学部2020春学期
Master ThesisA/修士論文A大学院経済学研究科2020春学期
Master ThesisA(EAP)/修士論文A(EAP)大学院経済学研究科2020春学期
Master ThesisA(SVY)/修士論文A(SVY)大学院経済学研究科2020春学期
Master Thesis(Precheck)A/修士論文(事前確認)A大学院経済学研究科2020春学期
Master ThesisB(EAP)/修士論文B(EAP)大学院経済学研究科2020秋学期
Statistical Finance(Tamaki, K)大学院経済学研究科2020冬クォーター
金融工学研究指導A(玉置健一郎)大学院経済学研究科2020春学期
金融工学研究指導B(玉置健一郎)大学院経済学研究科2020秋学期
Mathematics for Economics I(Calculus)(Tamaki, K)大学院経済学研究科2020秋クォーター
インターンシップ(国際機関・国際NGO・企業)I(玉置健一郎)(春学期)大学院経済学研究科2020集中講義(春学期)
インターンシップ(国際機関・国際NGO・企業)I(玉置健一郎)(秋学期)大学院経済学研究科2020集中講義(秋学期)
インターンシップ(国際機関・国際NGO・企業)II(玉置健一郎)(春学期)大学院経済学研究科2020集中講義(春学期)
インターンシップ(国際機関・国際NGO・企業)II(玉置健一郎)(秋学期)大学院経済学研究科2020集中講義(秋学期)
金融工学研究指導(演習)A(玉置健一郎)大学院経済学研究科2020春学期
Research guidance(seminar) on Statistical Finance A(Tamaki, K)大学院経済学研究科2020春学期
金融工学研究指導(演習)B(玉置健一郎)大学院経済学研究科2020秋学期
Research guidance(seminar) on Statistical Finance B(Tamaki, K)大学院経済学研究科2020秋学期
Workshop for Ph.D Program Students A(Tamaki, K)大学院経済学研究科2020春学期
Workshop for Ph.D Program Students B(Tamaki, K)大学院経済学研究科2020秋学期