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J-GLOBAL ID：201902280229044145   整理番号：19A0920423

調整可能なロバスト特異値分解:設計,解析および金融への応用【JST・京大機械翻訳】

Adjustable Robust Singular Value Decomposition: Design, Analysis and Application to Finance

著者 (1件)： Wang Deshen (Institute for Financial Services Analytics, University of Delaware, Newark, DE 19716, USA)
資料名： Data (Web)  (Data (Web))
巻： 2  号： 3  ページ： 29  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7170A  ISSN： 2306-5729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特異値分解(SVD)は,列と柱因子の間の関係への洞察を提供することによって,データの構造を理解するために使用される基本的アルゴリズムである。SVDは,いくつかのランク制約,特に低ランク近似を与えて,長方形データ行列を近似することを目的とした。しかし,実際のデータ解析において,SVDはデータ行列の誤差に敏感な最小二乗法であるため,SVDの性能を制限する異常値と欠落値が存在する可能性がある。本論文では,調整可能なロバスト推定器を適用することにより,ロバストなSVDアルゴリズムを提案した。アルゴリズムにおける同調パラメータを調整することを通して,この方法はロバストで効率的である。さらに,逐次およびストリーミングデータにおける計算量を減少させるために,逐次ロバストSVDアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムの利点を,金融応用により証明した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  最小二乗法 ,  応用プログラム ,  アルゴリズム ,  *金融 ,  *特異値分解 ,  ロバスト推定 ,  データ解析 ,  異常値 ,  同調 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： ストリーミングデータ ,  低ランク近似 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 特異値分解(SVD) ,  ロバスト性 ,  逐次データ解析 ,  金融アプリケーション

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  アンテナ  (ND06000M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  信号理論  (ND02020G)

引用文献 (28件)：

• Bradu, D.; Gabriel, K.R. The Biplot as a Diagnostic Tool for Models of Two-Way Tables. Technometrics 1978, 20, 47-68.
• Greenacre, M.J. Theory and Applications of Correspondence Analysis; Academic Press: Cambridge, MA, USA, 1984.
• Gabriel, K.R.; Zamir, S. Lower Rank Approximation of Matrices by Least Squares with Any Choice of Weights. Technometrics 1979, 21, 489-498.
• Hawkins, D.M.; Liu, L.; Young, S.S. Robust Singular Value Decomposition; National Institute of Statistical Sciences: Durham, NC, USA, 2001.
• Arce, G.R. Nonlinear Signal Processing: A Statistical Approach; Wiley-Intersecience: Hoboken, NJ, USA, 2004.

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  特異値分解 ,  設計 ,  解析 ,  金融 ,  応用