ランダム行列の固有値分布との比較による米国株価変動のトレンド抽出
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概要
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ランダム行列理論から導かれる固有値分布式を利用する主成分抽出法 (RMT-PCM) は,株式市場のように多くの要因に依存する複雑系に対して有効性を発揮する.本手法の特徴は,対象とする系の乱雑性と複雑性を積極的に利用する点にある.特に対象とする系が提供してくれる数値データが,乱雑性の極限で成立する理論式が有効であるようなパラメータ領域にぴったり嵌るような場合,本手法は系の特徴抽出のための大変便利なツールとなりうる.このことを確かめるため,我々は,米国株式市場の価格の解析を広範囲に行った.1994 年,1998 年,2002 年の tick 価格と,1994 年〜2009 年の日次終値を使用した解析を行うことにより,過去十数年の年次変化や年内変化を追跡することに成功した.そこで本手法をツール化する上での問題点を整理し,広範囲の対象に適用可能なアルゴリズムの確立に処する.
- 2010-12-09
著者
-
田中 美栄子
鳥取大学工学研究科
-
田中 美栄子
鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
-
木戸 丈剛
鳥取大学工学部知能情報工学科
-
田中 美栄子
鳥取大学大学院工学研究科
-
木戸 丈剛
鳥取大学工学研究科
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