1970年代にはじまった時系列解析の研究は、１変量時系列からはじまり、 多変量時系列、空間系列、時空間系列へと対象が拡張されてきている。 近年の空間系列、時空間系列の文献を調べてみれば、 時系列と同じく等間隔に観測されたデータ（regularly spaced data) を前提としている場合が多い。しかし時系列とは異なり、 空間系列ではランダムに散らばった地点で観測されたデータ (irregularly spaced data)を仮定する方が、応用範囲がひろい。 そこで本発表では、irregularly spaced dataによる空間相関の推定問題を扱う。 具体的にはデータを周波数領域に変換してスペクトルを推定する方法を提案し、推定量 が一致性、漸近正規性を持つための条件を示す。本方法による 東京地価データ分析例も紹介する。 本研究は、矢島美寛教授（東京大学大学院経済学研究科）との共同研究です。