永井 圭二 (ナガイ ケイジ)

NAGAI Keiji

所属組織

大学院国際社会科学研究院 国際社会科学部門

職名

教授

研究分野・キーワード

統計学

ホームページ

http://er-web.jmk.ynu.ac.jp/html/NAGAI_Keiji/ja.html



代表的な業績 【 表示 / 非表示

  • 【著書】 Nonlinear renewal theorems for random walks with perturbations of intermediate order , IMS Lecture Notes – Monograph Series Recent Developments in Nonparametric Inference and Probability   2006年04月

    【著書】 Nonparametric Estimation Methods of Integrated Multivariate Volatilities  2008年09月

    【論文】 Nonparametric Change-Point Detection for Two Population  1998年09月

直近の代表的な業績 (過去5年) 【 表示 / 非表示

  • 【論文】 Sequential test for unit root in AR(1) model   2018年10月

    【論文】 Joint Asymptotic Normality of Stopping Time and Sequential Estimators for Monitoring Autoregressive Processes  2019年06月

    【論文】 Monitoring Unit Root in Sequentially Observed Autoregressive Processes against Local-to-unity hypotheses  2019年06月

出身学校 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    1987年

    一橋大学   商学部   卒業

出身大学院 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    1998年

    ラトガース大学大学院  統計学  統計学  博士課程  修了

  •  
    -
    1995年

    一橋大学  商学研究科  商学専攻    中退

  •  
    -
    1991年

    一橋大学  商学研究科  商学専攻    修了

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 修士(商学) -  一橋大学

  • 博士(哲学) -  ラトガース大学大学院(アメリカ)

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 1999年04月
    -
    2002年03月

      長崎大学   経済学部総合経済学科   助教授

  • 1998年10月
    -
    1999年03月

      長崎大学   経済学部総合経済学科   専任講師

所属学会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     
     

    横浜国際社会科学会

  •  
     
     
     

    日本統計学会

  •  
     
     
     

    日本経済学会

  •  
     
     
     

    横浜経済学会

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 経済統計

 

研究経歴 【 表示 / 非表示

  • 非定常性に関する統計的逐次検定と変化点探索について

    科学研究費補助金  

    研究期間:  - 

     概要を見る

    本研究では、オンライン観測される時系列の非定常性についての検定と変化点問題を考え、停止時刻を用いて推測をおこなう統計的逐次解析の手法を開発する。特に、自己回帰過程を考え、観測されたフィッシャー情報量により停止時刻を定義し、非定常性に関するパラメトリックおよびセミパラメトリックな統計的逐次検定と変化点探索の手法を開発する。

  • 確率過程の統計学

    研究期間:  - 

  • セミパラメトリック統計学

    科学研究費補助金  

    研究期間:  - 

  • 遂次解析および変化点探索の研究

    研究期間:  - 

著書 【 表示 / 非表示

  • Nonlinear renewal theorems for random walks with perturbations of intermediate order

    (担当: 共著 )

    IMS Lecture Notes – Monograph Series Recent Developments in Nonparametric Inference and Probability  2006年

学位論文 【 表示 / 非表示

  • Nonparametric Sequential Tests and Change-point Detection Problems

    Keiji Nagai

    Rutgers Univ.    1998年  [査読有り]

    学位論文(博士)   単著

論文 【 表示 / 非表示

  • Monitoring Unit Root in Sequentially Observed Autoregressive Processes against Local-to-unity hypotheses

    K. Nagai, K. Hitomi, Y. Nishiyama, J. Tao

    62nd ISI World Statistics Congress 2019   ( CPS2060 )   2019年06月  [査読有り]

    単著

  • Joint Asymptotic Normality of Stopping Time and Sequential Estimators for Monitoring Autoregressive Processes

    K. Nagai, K. Hitomi, Y. Nishiyama, J. Tao

    ISI WSC2019   ( CPS2107 )   2019年06月

    単著

  • Sequential test for unit root in AR(1) model

    K. Nagai, Y. Nishiyama, K. Hitomi

    KIER DISCUSSION PAPER SERIES ( KYOTO INSTITUTE OF ECONOMIC RESEARCH )  ( 1003 ) 1 - 27   2018年10月

    共著

  • Nonparametric Estimation Methods of Integrated Multivariate Volatilities

    Econometric Reviews   27 ( 1 ) 112 - 138   2008年  [査読有り]

    共著

    Web of Science

  • Sequential Unit Root Test

    Nagai, K., Y. Nishiyama, K. Hitomi

    Proceedings of MODSIM07 ( MODSIM )    3031 - 3036   2007年04月  [査読有り]

    共著

全件表示 >>

科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 情報量を用いた停止時による非定常時系列の統計的逐次解析

    基盤研究(C)

    研究期間:  2018年04月  -  2021年03月  代表者:  永井 圭二

     概要を見る

    情報量を用いた停止時による非定常時系列の統計的逐次解析を考える。特に爆発的な場合について研究する。

  • 確率解析の手法を用いた統計的逐次解析の理論とその応用

    基盤研究(C)

    研究期間:  2015年04月  -  2018年03月  代表者:  永井圭二

     概要を見る

    局所対立仮説に関する逐次単位根検定の理論をAR(p)モデル適用し,局所対立仮説の統計的逐次検定の理論を構築した.そこでは,帰無仮説(単位根)と局所対立仮説の検定は標準正規分布N(0,1)とN(μ,1)の検定になることを示された. このことにより,逐次的単位根検定はADF検定と異なり,局所一様最強力検定となることがわかる.さらに,帰無仮説と局所対立仮説における 停止時刻の漸近分布 (Bessel過程で表現される) が求められた. また,定常なAR(p)モデルについての統計的逐次推定に関し停止時刻の漸近正規性を導いた.これにより時系列の統計的逐次解析が実用可能になったと言ってよい.

  • 非定常性に関する統計的逐次検定と変化点探索について

    基盤研究(C)

    研究期間:  2012年04月  -  2015年04月  代表者:  永井圭二

     概要を見る

    この研究においては、オンラインで観測される確率系列を想定し、金融時系列のバブルなどの非定常性の存在を探索する逐次検定の方法と、金融時系列におけるパラメータの変化を探索する逐次変化点問題の方法を確立した。また、疫学や人口統計で重要な分枝過程に関して、ウイルスや人口の爆発的な増加が起きるのか、それとも根絶や人口減少が起きるのかの逐次的に探索する手法を考察した。それぞれに対して、数学的な最適性の性質と数値計算の方法を見出した。

  • 確率過程の統計的逐次解析とリスク管理への応用

    基盤研究(C)

    研究期間:  2009年04月  -  2011年04月  代表者:  永井 圭二

     概要を見る

    本研究の出発点はLai and Siegmund(1983)の自己回帰係数に対する逐次推定の方法を単位根検定の問題に拡張することであった。本研究では確率過程の停止時刻による統計的推測の理論について考察し、応用としてオンラインリスク管理への適用を考える。研究のテーマは以下の4点である。 1.経済時系列の定常性のモニタリング問題 2.分岐過程の臨界性のモニタリング問題 3.一般の離散時間マルコフ過程のパラメータのモニタリング問題 4.ベンチャー企業の倒産、合併、上場のオンラインモニタリング問題

  • 確率場で表される計量経済モデルの停止時を用いた推測

    基盤研究(C)

    研究期間:  2007年04月  -  2008年03月  代表者:  永井 圭二

     概要を見る

    本研究では停止時刻を用いた統計的推測の理論についての研究を行い、応用としてオンラインモニタリングへの適用を考えた。特に、(1)経済時系列が定常的であるか爆発的であるかのモニタリング、(2)金融資産価格のリスク管理に用いることができる変動性のオンライン推定方法、(3)ベンチャー企業の倒産、合併、上場のオンラインモニタリングについて考察した。

全件表示 >>

研究発表 【 表示 / 非表示

  • Sequential Unit Root Test

    Y. Nishiyama, Kohtaro Hitomi, Keiji Nagai  [招待有り]

    Workshop on Recent Progress in Time Series in honour of Peter Robinson  (Tohoku University)  2019年05月30日   Graduate School of Economics and Management Tohoku University

  • Sequential estimation and unit root tests for autoregressive processes

    Sequential estimation and unit root tests for autoregressive processes  [招待有り]

    Waseda International Symposium “Introduction of General Causality to Various Data & its Innovation of the Optimal Inference”  (Waseda University, Nishi-Waseda Campus )  2018年10月23日   Waseda Research Institute for Science & Engineering, Institute for Mathematical Science

     概要を見る

    Estimation and testing for autoregressive processes have a long history, where the literature mostly assume that off-line sampling data is available. Lai and Siegmund (1983) consider the case of online sampling, where they propose to stop sampling using the observed Fisher information and show that the OLS estimator of the AR coefficient is symptotically normally distributed for both stationary and nonstationary AR(1) processes. Motivated by the unit root testing problem, we consider the case of nearly nonstationary processes where we employ a unifying approach by diffusion approximation for both nonstationary and nearly nonstationary cases to examine the statistical properties. It allows us to scrutinize the properties of the stopping times we consider, which are shown to be characterized by Bessel processes of dimension 3/2. We also consider the stationary autoregressive processes and prove the asymptotic normality of the coefficient estimator and the stopping times.

  • Sequential Unit Root Test in AR(p) Model

    Tao Junfan, Keiji Nagai, Kotaro Hitomi, Yoshihiko Nishiyama

    統計関連学会連合大会  (中央大学,後楽園キャンパス)  2018年09月11日   日本統計学会,応用統計学会,日本計算機統計学会,日本計量生物学会,日本分類学会

  • Sequential Estimation for Strongly Stationary AR(p) Process

    Tao Junfan, Keiji Nagai, Kotaro Hitomi, Yoshihiko Nishiyama

    統計関連学会連合大会  (中央大学,後楽園キャンパス)  2018年09月10日   日本統計学会,応用統計学会,日本計算機統計学会,日本計量生物学会,日本分類学会

共同・受託研究情報 【 表示 / 非表示

  • 単位根過程の逐次推定と検定の漸近理論

    提供機関: 京都大学経済研究所  国内共同研究  

    研究期間: 2018年04月  -  2019年03月 

  • 確率過程の弱収束の統計学への応用

    提供機関: 京都大学経済研究所  国内共同研究  

    研究期間: 2004年04月  -  2005年03月 

 

その他教育活動及び特記事項 【 表示 / 非表示

  • 2018年09月
     
     
    指導院生の博士(経済学)学位の修得   (その他特記事項)

     概要を見る

    陶俊帆氏の下記の学位論文による博士学位取得 Tao, J. “Sequential analysis of detectionforunit roots inautoregressivemodelswithp-thorder,” Ph.D. Thesis, YokohamaNationalUniversity,DegreeNumber 28, Sep, 2018

  • 2018年09月
     
     
    2018 年度 統計関連学会連合大会での院生の発表   (学会等における学生の発表実績)

     概要を見る

    Sequential Estimation for Strongly Stationary AR(p) Process Tao Junfan Yokohama National University

 

学内活動 【 表示 / 非表示

  • 2018年04月
    -
    継続中
      経済学専攻長   (専攻内委員会)

  • 2018年04月
    -
    継続中
      経済学部長   (部局内委員会)

  • 2016年04月
    -
    2018年03月
      国際社会科学研究院・学府代議員   (部局内委員会)

  • 2016年04月
    -
    2018年03月
      経済学部企画委員長   (部局内委員会)

  • 2016年04月
    -
    2018年03月
      全学評議員   (全学委員会)

全件表示 >>