| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-03 09:00 ［ポスター講演］Latent Probabilistic Modeling of Financial Correlation Matrices Using Student-t Variational Autoencoder ○Nicholas Tristan Aryasatyo・Keisuke Ishibashi（International Christian Univ.）  CQ2025-28 |
|
| 抄録 | （和） | This study introduces a latent probabilistic modeling framework for synthesizing realistic financial correlation matrices using a Student-t Variational Autoencoder (VAE). By applying a multivariate Student's t-prior in the latent space, the model captures the heavy-tailed behavior and latent variability observed in empirical market data. Compared to Gaussian-based approaches, it better models extreme market scenarios. The generated matrices are evaluated through statistical alignment with empirical data, Minimum Spanning Tree (MST) analysis of asset interconnectivity, and Monte Carlo simulations for Value at Risk (VaR). The results highlight the potential of synthetic correlation matrices for portfolio analysis and stress testing, especially under data-scarce conditions. |
| （英） | This study introduces a latent probabilistic modeling framework for synthesizing realistic financial correlation matrices using a Student-t Variational Autoencoder (VAE). By applying a multivariate Student's t-prior in the latent space, the model captures the heavy-tailed behavior and latent variability observed in empirical market data. Compared to Gaussian-based approaches, it better models extreme market scenarios. The generated matrices are evaluated through statistical alignment with empirical data, Minimum Spanning Tree (MST) analysis of asset interconnectivity, and Monte Carlo simulations for Value at Risk (VaR). The results highlight the potential of synthetic correlation matrices for portfolio analysis and stress testing, especially under data-scarce conditions. | |
| キーワード | （和） | Student-t Variational Autoencoder / Correlation Matrix / Financial Simulation / Synthetic Data Generation / / / / |
| （英） | Student-t Variational Autoencoder / Correlation Matrix / Financial Simulation / Synthetic Data Generation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 94, CQ2025-28, pp. 62-67, 2025年7月. | |
| 資料番号 | CQ2025-28 | |
| 発行日 | 2025-06-25 (CQ) | |
| ISSN | 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 | CQ2025-28 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2025-07-02 - 2025-07-04 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、仮想空間/メタバース、グラフ解析、ゲーム理論、機械学習、インタラクション、ソーシャルメディア、一般 |
| テーマ（英） | network performance, virtual environment/metaverse, graph analysis, game theory, machine learning, interaction, social media, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-07-CQ |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Latent Probabilistic Modeling of Financial Correlation Matrices Using Student-t Variational Autoencoder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Student-t Variational Autoencoder / Student-t Variational Autoencoder |
| キーワード(2)（和/英） | Correlation Matrix / Correlation Matrix |
| キーワード(3)（和/英） | Financial Simulation / Financial Simulation |
| キーワード(4)（和/英） | Synthetic Data Generation / Synthetic Data Generation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | Nicholas Tristan Aryasatyo / Nicholas Tristan Aryasatyo / |
| 第1著者 所属（和/英） | International Christian University (略称： International Christian Univ.) International Christian University (略称： International Christian Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Keisuke Ishibashi / Keisuke Ishibashi / |
| 第2著者 所属（和/英） | International Christian University (略称： International Christian Univ.) International Christian University (略称： International Christian Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-03 09:00:00 |
| 発表時間 | 75分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-28 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.94 |
| ページ範囲 | pp.62-67 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-25 (CQ) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]