確率微分方程式で記述される高頻度データモデルの推定問題を考える．厳密な尤度解析は形式論に止まってしまうため，応用上は，微小時間のデータ増分の分布近似を介した実装可能な推定手法の構築が鍵となる．
I. 本講演では，まず先行研究として以下を紹介する：(1) 局所正規近似を利用した場合の推定量の漸近分布；(2) ジャンプの存在を検知する検定統計量の漸近挙動，およびその意義について．
II. 次に，特に駆動Levy過程が局所（非正規）安定近似できる場合を考え，安定型擬似尤度の有用性に関する解析結果を紹介する．先述の局所正規近似の場合と全く異なる漸近現象が得られる．