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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株価などトレンドの強いデータを予測する場合,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効率的な場合が多い.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えない.一般的には,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,一般的に用いられる反復型の長期予測法と比較して,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手法の有用性を確認し,さらに実データの一例として経済データに対しても本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
- 2009-02-20
著者
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