関数空間上への機械学習理論の展開と高頻度金融データ解析

体系的課題番号：JPMJPR15E2
実施期間：2015 - 2018
実施機関 (1件)：
研究代表者： ( , 統計数理研究所, 助教 )
DOI： https://doi.org/10.52926/JPMJPR15E2
研究概要：

近年株式市場等の全取引の情報を記録した「高頻度金融データ」が容易に入手できるようになり、証券市場のミクロ構造の解明が期待されていますが、データ量の膨大さに加えて、その特有の複雑な構造から統計解析は容易ではありません。本研究では、複雑な非線形構造の解析を可能にする機械学習の理論を確率過程論と融合させて関数空間上の理論へと拡張することで、高頻度金融データに適用できる新しい統計解析手法を確立します。

, , , , , ,

研究制度：＞＞
上位研究課題：社会的課題の解決に向けた数学と諸分野の協働
研究所管機関：

国立研究開発法人科学技術振興機構

報告書等：

2018 終了報告書

前のページに戻る