2024/03/30 更新

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ウエハラ　ユウマ
上原　悠槙
UEHARA,Yuma
所属
システム理工学部 准教授
職名
准教授
外部リンク

研究キーワード

  • 確率過程

  • 統計的推測

研究分野

  • 情報通信 / 統計科学

学歴

  • 九州大学大学院   数理学府数理学専攻   博士後期課程

    2016年4月 - 2018年2月

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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年4月 - 2016年3月

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  • 九州大学   理学部   数学科

    2010年4月 - 2014年3月

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経歴

  • 関西大学   システム理工学部 数学科   助教

    2020年4月 - 現在

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  • 統計数理研究所   リスク解析戦略研究センター   特任助教

    2019年4月 - 2020年3月

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  • 統計数理研究所   リスク解析戦略研究センター   特任研究員

    2018年3月 - 2019年3月

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所属学協会

論文

  • Bootstrap method for misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models 査読

    Yuma Uehara

    Annals of the Institute of Statistical Mathematics, to appear   2022年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Noise inference for ergodic Levy driven SDE 査読

    Hiroki Masuda, Lorenzo Mercuri, Yuma Uehara

    ELECTRONIC JOURNAL OF STATISTICS   16 ( 1 )   2432 - 2474   2022年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：INST MATHEMATICAL STATISTICS-IMS  

    We study inference for the driving Levy noise of an ergodic stochastic differential equation (SDE) model, when the process is observed at high-frequency and long time and when the drift and scale coefficients contain finite-dimensional unknown parameters. By making use of the Gaussian quasi-likelihood function for the coefficients, we derive a stochastic expansion for functionals of the unit-time residuals, which clarifies some quantitative effect of plugging in the estimators of the coefficients, thereby enabling us to take several inference procedures for the driving-noise characteristics into account. We also present new classes and methods available in YUIMA for the simulation and the estimation of a Levy SDE model. We highlight the flexibility of these new advances in YUIMA using simulated and real data.

    DOI： 10.1214/22-EJS2006

    Web of Science

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  • Local Asymptotic Normality for Ergodic Jump-Diffusion Processes via Transition Density Approximation 査読

    Teppei Ogihara, Yuma Uehara

    Bernoulli, to appear   2022年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Estimating diffusion with compound Poisson jumps based on self-normalized residuals 査読

    Hiroki Masuda, Yuma Uehara

    Journal of Statistical Planning and Inference   215   158 - 183   2021年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.jspi.2021.02.008

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  • Schwartz-type model selection for ergodic stochastic differential equation models 査読

    Shoichi Eguchi, Yuma Uehara

    SCANDINAVIAN JOURNAL OF STATISTICS   48 ( 3 )   950 - 968   2021年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：WILEY  

    We study theoretical foundation of model comparison for ergodic stochastic differential equation (SDE) models and an extension of the applicable scope of the conventional Bayesian information criterion. Different from previous studies, we suppose that the candidate models are possibly misspecified models, and we consider both Wiener and a pure-jump Levy noise-driven SDE. Based on the asymptotic behavior of the marginal quasi-log likelihood, the Schwarz-type statistics and stepwise model selection procedure are proposed. We also prove the model selection consistency of the proposed statistics with respect to an optimal model. We conduct some numerical experiments and they support our theoretical findings.

    DOI： 10.1111/sjos.12474

    Web of Science

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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 査読

    上原 悠槙, 増田弘毅

    統計数理   65 ( 1 )   21 - 38   2017年8月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Two-step estimation of ergodic Lévy driven SDE, 査読

    Hiroki Masuda, Yuma Uehara

    Statistical Inference for Stochastic Processes   20 ( 1 )   105 - 137   2017年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s11203-016-9133-5

    Scopus

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講演・口頭発表等

  • Consistent model selection for ergodic processes 国際会議

    Shoichi Eguchi, Yuma Uehara

    Stochastic Processes and Risk Analysis  2018年10月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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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年9月 

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  • Estimation of jump diffusion models by Jarque-Bera normality test 国際会議

    Hiroki Masuda, Yuma Uehara

    The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics  2018年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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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年6月 

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  • Statistical inference for Lévy driven SDE in YUIMA package 国際会議

    Yuma Uehara

    Computational Aspects of Simulation and Inference for Stochastic Processes and the YUIMA Project  2018年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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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年9月 

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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年9月 

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  • Statistical inference for misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models 国際会議

    Yuma Uehara

    The 1st International Conference on Econometrics and Statistics  2017年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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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年9月 

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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年8月 

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  • Stepwise estimation of ergodic Lévy driven SDE 国際会議

    Hiroki Masuda, Yuma Uehara

    The 4th Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting  2016年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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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年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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受賞

  • 優秀報告賞

    2017年9月   日本統計学会連合大会  

    上原 悠槙

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 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

    研究課題/領域番号：21H00997  2021年4月 - 2026年3月

    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

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    配分額：16900000円 （ 直接経費：13000000円 、 間接経費：3900000円 ）

    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。

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  • 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

    研究課題/領域番号：19K20230  2019年4月 - 2023年3月

    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

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    配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）

    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。

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