講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-03-05 14:25
ブートストラップ法による少数データのリアプノフ指数精度向上法と経済時系列への応用 ○今野良彦・森 康久仁・松葉育雄(千葉大) |
抄録 |
(和) |
本来時系列データからリアプノフ指数を推定する場合,大量のデータを必要とする.しかしながら常に十分な量のデータが得られるわけではない.そこで,著者らはブートストラップ法を用いて,少数時系列データからリアプノフ指数を精度よく推定する方法を提案している.ローレンツモデルなどのシミュレーションデータで実験を行った著者らの提案法は,時系列の自己相関が短くなければブートストラップ法を用いた提案手法の効果が得られることを示した.そこで本研究では,実際の時系列データである日次日経平均と日次TOPIXを用いた検証をする.実験結果より実際の時系列データでもある程度の自己相関があれば提案法の効果が得られた.また経験的であるものの,ブートストラップ長の適切な値の傾向を示すことができた. |
(英) |
When we estimate Lyapunov exponents from time series data, a large quantity of data are usually needed. However, a number of the data is not always available. We therefore have proposed a new method using the Bootstrap method, which can estimate Lyapunov exponents from a small number of data. Our proposed method works well for the data artificially generated from Lorenz model with long correlation. In this paper, we try to adapt the method to daily NIKKEI average and daily TOPIX. The effectiveness of our method is shown for time series data with some autocorrelation and a tendency of appropriate bootstrap length is given by the experiment results. |
キーワード |
(和) |
時系列 / リアプノフ指数 / ブートストラップ / 日次日経平均 / 日次TOPIX / / / |
(英) |
Time series / Lyapunov / Bootstrap / Daily NIKKEI average / Daily TOPIX / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 573, NLP2006-146, pp. 21-26, 2007年3月. |
資料番号 |
NLP2006-146 |
発行日 |
2007-02-26 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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