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J-GLOBAL ID：201302244248701774   整理番号：13A0783014

株式市場における相転移の検出のための異常状態検知

Detection of Anomaly order for Phase Transition in the Stock Market

著者 (5件)： 梅岡利光 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  鳥海不二夫 (東大 大学院工学系研究科) ,  平山高嗣 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  榎堀優 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  間瀬健二 (名古屋大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 477(AI2012 41-52)  ページ： 67-72  発行年： 2013年03月04日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： 株式市場 ,  *金融 ,  *データマイニング ,  データ蓄積 ,  *正規分布 ,  検出 ,  *相転移 ,  評価試験 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： ファイナンス ,  ビッグデータ ,  混合正規分布 ,  異常検知 ,  特徴ベクトル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 株式市場 ,  相転移