多次元尺度構成法と混合分布推定に基づく時系列相互相関解析(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
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概要
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マルチ・チャンネルからの脳波測定等,計測技術の向上により,多変量データ解析においては,複数時系列から意味ある構造を見いだすことが本質的に重要になっている.時系列間の相互相関は,この構造を見いだすための重要な指標ではあるが,通常用いられる相関係数は「距離の公理」を満たさない.そこで,我々は相関係数をある規則のもとに「距離」へと変換し,この距離を所与として多次元尺度構成法を用い,各チャンネルでの計測値を2次元平面上に「時間依存散布図」として描くことで,複数時系列間の「相互関係変化の可視化」を試みる.実データとしては平成23年3月11日の東日本大震災前後の日経株価をとりあげる.震災直後には多くの銘柄(チャンネル)が同時に売られることで,銘柄間相関が強まり,散布点群が狭く限定された領域に収縮することが期待される.我々はこの散布点群を混合正規分布推定を用いてクラスタリングし,赤池情報量規準に基づいて決定される成分数が急変する時刻を「金融危機」として予測する理論的フレームワークを提案する.
- 2012-01-19
著者
-
井上 純一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
井上 純一
物材機構計算科学センター
-
井上 純一
広島大学大学院工学研究科
-
鈴木 正
青山学院大 理工
-
伊吹 勇郎
北海道大学大学院情報科学研究科
-
井上 純一
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
伊吹 勇郎
北海道大学 大学院情報科学研究科
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