| Project/Area Number |
18K01706
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07060:Money and finance-related
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| Research Institution | Nanzan University (2021-2022)
Tokyo University of Science (2018-2020) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 方向統計学 / 金融市場分析 / ネットワークモデル / 空間統計モデル / 推薦システム / 識別可能性 / 空間統計学 / 複雑ネットワーク / 統計的推測理論 / 空間不平等性 / 信用デリバティブ評価 / ポートフォリオ最適化 / ファクター投資 / リスク管理 / 高次元時系列解析 / 時系列解析 / 計量ファイナンス / 資本資産価格モデル |
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| Outline of Final Research Achievements |
There is growing interest in applying statistical models and methods to the data and models that are restricted to some geometric structures of the state spaces or parameter spaces. In this research topic, we have studied various aspects of models and methods in statistical approaches in data sciences. First, we consider the performance of portfolios based on the risk-parity strategy. Second, we proposed a skew-symmetric probability distribution family and studied the proposed models' statistical properties. Thirdly, we have developed and evaluated data analysis methods with geometrical parameters and data structures, such as spatial statistical models and recommendation systems.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究により, 幾何構造をもつさまざまな統計モデルの金融市場分析, 不動産市場分析, 情報サービスへの応用可能性があきらかにされた. これらの基礎研究に基づいた高度なAI手法や, データサイエンスへの展開が期待できることは大きな意義がある. また, 方向統計学における, 一連の歪対称分布の統計的性質に関する学術的成果は, 超球面上あるいは, 高度に複雑な多様体上の確率モデルの発展の基礎を与える研究成果である.
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