| 講演名 | 2013/3/4 株式市場における相転移の検出のための異常状態検知(社会システムと情報技術研究) 梅岡 利光, 鳥海 不二夫, 平山 高嗣, 榎堀 優, 間瀬 健二, |
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| 抄録(和) | サブプライムローン問題をきっかけとした2008年の金融危機以来,安定した金融市場の運営を目指した研究が注目を集めている.安定した金融市場の運営を実現するために,経済物理学による相転移という概念を利用する.この概念は,市場は相を変化させているというものである.相の変化を検知し,過去のデータと対応付けることによって市場変化のパターンを掴むことができれば,金融市場の健全化に繋げることができると考えられる.そこで本論文では,株式市場における相の変化を捉えるためにまず,市場における異常な変化を検知することを目的とする.そのために混合正規分布モデルを利用した異常検知手法を提案する.提案手法によりリーマンショック前後のデータを用いて異常検知手法の評価実験を行った.提案手法は,リーマンショックによる影響が大きい業種では,そうでなかった銘柄(ディフェンシブ銘柄)と比較して,異常を多くまた早期に検知することができた.さらに,ディフェンシブ銘柄の中でも,業種により異なる変化を早期検出することができた. |
| 抄録(英) | Since Lehman Crisis, studies to deal with financial market stabilization have come under the spotlight. As one of the financial theories, there is the concept of phase transition which is the analogy of a thermodynamic system from one phase or state of matter to another. This concept is useful for understanding of state transition in the stock market. Therefore, we propose a method to detect state transitions in the stock market, using a Gaussian Mixture Model. |
| キーワード(和) | ファイナンス / ビッグデータ / データマイニング / 混合正規分布 / 異常検知 / 相転移 |
| キーワード(英) | Data Mining / Finance / Big Data / Gaussian Mixture Model / Anomaly Detection / Phase Transition |
| 資料番号 | AI2012-52 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2013/3/4(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 株式市場における相転移の検出のための異常状態検知(社会システムと情報技術研究) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Anomaly order for Phase Transition in the stock Market |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ファイナンス / Data Mining |
| キーワード(2)（和/英） | ビッグデータ / Finance |
| キーワード(3)（和/英） | データマイニング / Big Data |
| キーワード(4)（和/英） | 混合正規分布 / Gaussian Mixture Model |
| キーワード(5)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(6)（和/英） | 相転移 / Phase Transition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 梅岡 利光 / Toshimitsu UMEOKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鳥海 不二夫 / Fujio TORIUMI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院工学系研究科 School of Engineering, The University of Tokyo |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平山 高嗣 / Takatsugu HIRAYAMA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 榎堀 優 / Yu ENOKIBORI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 間瀬 健二 / Kenji MASE |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nagoya University |
| 発表年月日 | 2013/3/4 |
| 資料番号 | AI2012-52 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 477 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |