Organization
Faculty of Engineering Science Associate Professor
Title
Associate Professor
External link
UEHARA,Yuma
Research Interests
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確率過程
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統計的推測
Research Areas
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Informatics / Statistical science
Education
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九州大学大学院 数理学府数理学専攻 博士後期課程
2016.4 - 2018.2
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九州大学大学院 数理学府数理学専攻 修士課程
2014.4 - 2016.3
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Kyushu University School of Sciences Department of Mathematics
2010.4 - 2014.3
Research History
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Kansai University Faculty of Engineering Science Department of Mathematics Assistant Professor
2020.4
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The Institute of Statistical Mathematics
2019.4 - 2020.3
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The Institute of Statistical Mathematics Risk Analysis Research Center
2018.3 - 2019.3
Professional Memberships
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THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY
Papers
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Bootstrap method for misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models Reviewed
Yuma Uehara
Annals of the Institute of Statistical Mathematics, to appear 2022
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Local Asymptotic Normality for Ergodic Jump-Diffusion Processes via Transition Density Approximation Reviewed
Teppei Ogihara, Yuma Uehara
Bernoulli, to appear 2022
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Noise inference for ergodic Levy driven SDE Reviewed
Hiroki Masuda, Lorenzo Mercuri, Yuma Uehara
ELECTRONIC JOURNAL OF STATISTICS 16 ( 1 ) 2432 - 2474 2022
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Estimating diffusion with compound Poisson jumps based on self-normalized residuals Reviewed
Hiroki Masuda, Yuma Uehara
Journal of Statistical Planning and Inference 215 158 - 183 2021.12
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Schwartz-type model selection for ergodic stochastic differential equation models Reviewed
Shoichi Eguchi, Yuma Uehara
SCANDINAVIAN JOURNAL OF STATISTICS 48 ( 3 ) 950 - 968 2021.9
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Lévy駆動型確率微分方程式の段階的推定について Reviewed
上原 悠槙, 増田弘毅
統計数理 65 ( 1 ) 21 - 38 2017.8
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Two-step estimation of ergodic Lévy driven SDE Reviewed
Hiroki Masuda, Yuma Uehara
Statistical Inference for Stochastic Processes 20 ( 1 ) 105 - 137 2017.4
Presentations
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Consistent model selection for ergodic processes International conference
Shoichi Eguchi, Yuma Uehara
Stochastic Processes and Risk Analysis 2018.10
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非正規確率微分方程式モデルの係数誤特定下における推定理論
上原 悠槙
統計関連学会連合大会 2018.9
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GAUSSIAN QUASI‐LIKELIHOOD ESTIMATION FOR ERGODIC LEVY DRIVEN SDE UNDER MODEL MISSPECIFICATION
Yuma Uehara
The 5th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting 2018.6
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Estimation of jump diffusion models by Jarque-Bera normality test International conference
Hiroki Masuda, Yuma Uehara
The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics 2018.6
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Statistical inference for Lévy driven SDE in YUIMA package International conference
Yuma Uehara
Computational Aspects of Simulation and Inference for Stochastic Processes and the YUIMA Project 2018.3
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微調整係数を不要とする飛躍付き拡散過程の推定
上原 悠槙, 増田弘毅
統計関連学会連合大会 2017.9
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rng の充実化と qmleLevy について
上原 悠槙
第3回YUIMAユーザー会ユース 2017.9
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Statistical inference for misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models International conference
Yuma Uehara
The 1st International Conference on Econometrics and Statistics 2017.6
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エルゴード的 Lévy 駆動型確率微分方程式の係数分離型推定
上原 悠槙, 増田弘毅
統計関連学会連合大会 2016.9
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rpts と rnts および Lévy 型 SDE の段階型推定の実装について
上原 悠槙
第 2 回 YUIMA ユーザー会ユース 2016.8
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Stepwise estimation of ergodic Lévy driven SDE International conference
Hiroki Masuda, Yuma Uehara
The 4th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting 2016.6
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エルゴード 的 Lévy 駆動型確率微分方程式の二段階推定
上原 悠槙, 増田弘毅
統計関連学会連合大会 2015.9
Awards
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優秀報告賞
2017.9 日本統計学会連合大会
上原 悠槙
Research Projects
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ジャンプを含む確率過程の複雑な観測データに対する統計解析と新しい学習理論への応用
Grant number：21H00997 2021.4 - 2026.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B) 基盤研究(B)
荻原 哲平, 上原 悠槙, 清水 泰隆, 深澤 正彰
Grant amount：\16900000 （ Direct Cost: \13000000 、 Indirect Cost：\3900000 ）
本年度の主な研究成果として以下が挙げられる。
１．ジャンプ型拡散過程モデルに対して推定量の最適性を議論するための局所漸近正規性を示すため、Jeganathan (Sankhya 1982)において研究されている局所漸近正規性が成立するための十分条件を発展させ、ジャンプ型拡散過程モデルを扱える手法へと拡張した。
この手法とShimizu and Yoshida (SISP 2006), Ogihara and Yoshida (SISP 2011)において研究されているジャンプ部分と連続部分を分離する技術をあわせて、ジャンプ型拡散過程モデルの局所漸近正規性を示した。この成果は論文にまとめ、投稿中である。
２．ジャンプ型拡散過程の非同期観測モデルに対する最尤型推定量の性質を調べるため、まずはエルゴード型拡散過程モデルの最尤型推定量の漸近正規性の結果を示した。このモデルに対しては推定量の最適性を示すための局所漸近正規性の結果が成立することも期待され，さらに推定量の最適な漸近分散がジャンプ型拡散過程モデルの場合と同じになると期待されることからこれを示すことを目指していく。また、シンプルなジャンプ拡散の非同期モデルにおいても最尤型推定量の漸近正規性を確認した。
3. 拡散過程モデルにおいて拡散係数が未知の場合に観測から近似してドリフト項のパラメータを推定する手法を開発した。この推定手法は拡散過程のドリフト構造だけわかっているようなモデルにおける推定を可能にする。
4. 保険分野への応用として、死亡率予測に関して拡散過程のhitting time distribution を活用した全く新しい予測モデルを開発した他、クレーム件数とクレームの間に長期記憶的な相関がある場合の極限モデルとして現れるフラクショナルブラウン運動で駆動される確率微分方程式の統計推測の成果を出した。 -
非正規確率微分方程式モデルの汎用的統計手法の開発とその実装
Grant number：19K20230 2019.4 - 2023.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究 若手研究
上原 悠槙
Grant amount：\4160000 （ Direct Cost: \3200000 、 Indirect Cost：\960000 ）
本研究は、時系列データに多く見られる非正規性と多様な観測頻度特性をモデリング可能な連続時間モデルの一つである非正規確率微分方程式モデルに対し、高頻度離散観測を想定した汎用的な統計手法を構築するものである。前年度行った正規型疑似尤度に基づくエルゴード的確率微分方程式モデルに関するモデル選択手法の結果は、Scandinavian Journal of Statistics へ採択された (DOI: 10.1111/sjos.12474)。本年は下記項目について研究を行った。まず前年度より引き続き行っているブートストラップ法による誤特定下における正規型疑似最尤推定量の漸近分布近似である。具体的には、想定する駆動ノイズ分布の差異により生じる収束レートをデータのみで補正する統計量を構築することで、駆動ノイズ分布の特定無しでの漸近分布近似が可能となった。また、統計言語 R 上実装のためのシミュレーションおよびコーディングを行った。これらの結果は国際誌へ投稿中である (arXiv:2009.05232)。また、非エルゴード下における誤特定理論構築のための考察および資料収集を行った。本テーマについては、最適モデルを特徴付ける推定関数の極限にランダム性が残ることによる解釈性および誤特定バイアスの処理が課題となっている。また、並行して、ファイナンスや保険等で基本的なモデルとなっている飛躍型拡散過程のモデル選択手法の構築に着手し、そのために必要となるマリアヴァン解析や stochastic flow などの理論を用いた推移密度関数の評価の情報収集を行うとともに、形式的な情報量規準によるシミュレーションを行った。