| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 2A |
| セッション名 |
| 数理モデル化と問題解決(2) |
| 講演日 |
| 2010/09/07 |
| 講演場所(会議室等) |
| A会場（総合学習プラザ1F 第5講義室） |
| 講演番号 |
| A-010 |
| タイトル |
| ランダム行列の固有値分布との比較による米国株価日次変動のトレンド抽出 |
| 著者名 |
| 木戸 丈剛, 田中 美栄子, |
| キーワード |
| 多変量解析, ランダム行列理論, 固有値分布, 相関行列, 株価時系列, S&P500 |
| 抄録 |
|
通常の相関行列の固有値・固有ベクトルを用いた主成分分析手法では,第n固有ベクトルを第n主成分とし,各データとの内積をとって作成したn成分得点からなるn次元空間の中でクラスター解析を行う方法が取られるが,これはデータ数が比較的少数の場合にしか適用できない.株式市場のように数百以上の株価が連動して複雑な動きを形成するような多次元の問題に適用可能な方法として有望視されている. そこで我々は,米国株式市場の16年分の日次データに適用し,2年分を1データとして解析した結果,顕著な動きを示す業種の時間変化を抽出することができた. |
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