時系列データの天底予測のための非線形予測法
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概要
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株価や為替相場などを予測する際,毎回の変動に注目するよりも,その変動がいつ天底(局所的な極大・極小値)をむかえ,それらがどの程度の値になるのかに注目した方が,投資回数を少なくでき効率的である.しかし,天底を予測するには,どうしても長期予測にならざるを得ない.従来では,非線形予測法を繰り返し適用することで長期予測を実現するが,カオスのような非線形データの場合,予測精度は指数関数的に低下する.そこで本研究では,過去の時系列データの中から客観的に天底を抜き出し,その天底データのみを非線形予測法に利用することで,天底予測を短期予測として取り扱う.これにより,従来のような繰り返し型長期予測による天底予測と比較して,予測精度などの観点から有用性を期待できる.そこで,数理モデルを用いたシミュレーションにより本提案手法の有用性を確認し,実際の経済データに対しても本提案手法を適用した結果,良好な結果を得たので報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-04
著者
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