一般化状態空間モデルに基づく季節調整法をさまざまな局面で応用し、モンテカルロフィルタ・平滑化および自己組織型時系列モデルが、安定かつ頑健なモデリングのために広範囲で有効であることを示した。具体的には、乗法型の非線形季節調整モデル、計数過程の季節調整モデル、異常値処理を半自動的に行う季節調整において新しい方法の開発を行った。更に、季節モデルをひとつに固定せず、考えられ得るモデルを全て並列的に推定・モニタし、モデルの重み付けによって予測を行う、モデル・アベレージング型の季節調整法も新たに試みた。また、時系列に一般化である点過程に対する季節調整問題として、金融市場データの日周期のモデリングに関する研究を行った。従来用いられているスプライン平滑化による日周期の調整法に対して、条件付き強度関数による点過程の直接的なモデリング法を提案し、スプラインを用いる二段階法では日周期を完全に除去しきれないことが示された。課題の最終年度にあたり、2002年1月31日、2月1日の両日にわたり、統計的季節調整法に関する国際シンポジウム、Modeling Seasonality and Periodicityを開催した。7カ国から63名の参加登録者を集め、会議は成功裏に終わった。3年にわたって開発してきた表計算ソフトウェア上の季節調整プログラムE-Decompが完成し、正式に発表された。上記国際シンポジウ...