ウェーブレット関数系による時系列データの平滑化
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概要
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本報告では,時系列データの平滑化を求めるとき,近似関数と時系列データの折れ線グラフを表す関数との差のH^1-ノルムを近似評価関数(誤差関数)とする方法を考察する.ここでは,近似関数系としてメイヤー・ウェーブレット関数系を採用し,誤差関数を最小とする最適近似関数を求める方法としては,焼きなまし法を用いる.テストデータの近似結果から,最適評価関数値(最適評価関数の評価関数値)はデータの変化の大きさを表す量となることが示される.また,応用として,株価時系列データの平滑化と上記にもとづいた最適評価関数値を分析することにより,データの特異な変動を特定する方法を提唱するとともに,実際の株価データへの適用を試みる.
- 2002-02-01
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