株式市場における相転移の検出のための異常状態検知(社会システムと情報技術研究)
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概要
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サブプライムローン問題をきっかけとした2008年の金融危機以来,安定した金融市場の運営を目指した研究が注目を集めている.安定した金融市場の運営を実現するために,経済物理学による相転移という概念を利用する.この概念は,市場は相を変化させているというものである.相の変化を検知し,過去のデータと対応付けることによって市場変化のパターンを掴むことができれば,金融市場の健全化に繋げることができると考えられる.そこで本論文では,株式市場における相の変化を捉えるためにまず,市場における異常な変化を検知することを目的とする.そのために混合正規分布モデルを利用した異常検知手法を提案する.提案手法によりリーマンショック前後のデータを用いて異常検知手法の評価実験を行った.提案手法は,リーマンショックによる影響が大きい業種では,そうでなかった銘柄(ディフェンシブ銘柄)と比較して,異常を多くまた早期に検知することができた.さらに,ディフェンシブ銘柄の中でも,業種により異なる変化を早期検出することができた.
- 2013-03-04
著者
-
鳥海 不二夫
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
間瀬 健二
ATR 知能映像通信研究所
-
平山 高嗣
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
間瀬 健二
名古屋大学
-
鳥海 不二夫
東京大学大学院工学系研究科
-
榎堀 優
名古屋大学 大学院情報科学研究科
-
梅岡 利光
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
平山 高嗣
名古屋大学 大学院情報科学研究科
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