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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-01-26 14:50 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 ○伊吹勇郎（北大）・鈴木 正（青学大）・井上純一（北大）  NC2011-106 |
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| 抄録 | （和） | 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. |
| （英） | In this paper, we investigate cross-correlations between typical Japanese stocks collected through Yahoo!Japan website (http://finance.yahoo.co.jp/). By making use of multi-dimensional scaling (MDS) for the cross-correlation matrices, we draw two-dimensional scattered plots in which each point corresponds to each stock. To make a clustering for these data plots, we utilize the mixture of Gaussians to fit the data set to several Gaussian densities. By minimizing the so-called Akaike Information Criterion (AIC) with respect to parameters in the mixture, we attempt to specify the best possible mixture of Gaussians. It might be naturally assumed that all the two-dimensional Gaussians shrink into a single small region when some economic crisis takes place. The justification of this assumption is numerically checked for the empirical Japanese stock data, for instance, those around 11 March 2011. |
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| キーワード | （和） | 時系列解析 / 相互相関関数 / 多次元尺度構成法 / データ可視化 / 混合正規分布 / 金融実データ解析 / / |
| （英） | Time series analysis / Cross-correlation function / Multi-dimensional scaling / Data visualization / Mixture of Gaussians / Stock market analysis / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 419, NC2011-106, pp. 53-58, 2012年1月. | |
| 資料番号 | NC2011-106 | |
| 発行日 | 2012-01-19 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2011-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2012-01-26 - 2012-01-27 |
| 開催地（和） | 公立はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 一般、複雑系とニューロコンピューティング |
| テーマ（英） | General, Complex Systems and Neurocomputing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2012-01-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cluster analysis and Gaussian mixture estimation of correlated time-series by means of multi-dimensional scaling |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列解析 / Time series analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 相互相関関数 / Cross-correlation function |
| キーワード(3)（和/英） | 多次元尺度構成法 / Multi-dimensional scaling |
| キーワード(4)（和/英） | データ可視化 / Data visualization |
| キーワード(5)（和/英） | 混合正規分布 / Mixture of Gaussians |
| キーワード(6)（和/英） | 金融実データ解析 / Stock market analysis |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊吹 勇郎 / Takero Ibuki / イブキ タケロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 正 / Sei Suzuki / スズキ セイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama-Gakuin University (略称： Aoyama-Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 純一 / Jun-ichi Inoue / イノウエ ジュンイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-01-26 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2011-106 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.419 |
| ページ範囲 | pp.53-58 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-01-19 (NC) |
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