Marked point process data analysis and its applications

• Project/Area Number: 19K20228
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Toyo University
• Principal Investigator: HARAGUCHI KAORI 東洋大学, 情報連携学学術実業連携機構, 客員研究員 (70736397)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 多変量解析 / ネットワーク構造 / マーク付き点過程 / SPIKE-distance / 距離指標 / ノンパラメトリック / ネットワーク構造推定 / 時系列 / 外国為替 / 距離情報

Outline of Research at the Start

本研究では，イベント時刻とその付加情報からなるマーク付き点過程時系列からネットワークの構造を推定する手法の開発・構築を行う．従来のマーク付き点過程時系列間の距離測定指標はパラメトリックな指標であったため，まず，ノンパラメトリックなマーク付き点過程間の距離測定指標を開発する．さらに提案したマーク付き点過程時系列間の距離測定指標を応用し，マーク付き点過程時系列からネットワーク構造を推定する手法を開発する．またその応用として，開発した手法を外国為替取引データに対して適用し，複雑ネットワーク解析手法を用いることで経済システムのダイナミクスを明らかにする．

Outline of Final Research Achievements

Several methodologies have been proposed for estimating network structures from continuous time series observed by systems. However, when the observed time series is not continuous but event-based, there are not many available methods for estimating network structures. Especially concerning marked point process data, effective methodologies for estimating network structures have not yet been established. Hence, in this study, we proposed a method for estimating the network structure from marked point process data.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、マーク付き点過程間の距離指標を提案し、さらにこの距離指標を用いてマーク付き点過程データからネットワーク構造を推定する手法の開発に取り組んだ。マーク付き点過程時系列の解析手法はこれまであまり提案されていないことから、本研究成果は様々な分野で観測されるマーク付き点過程時系列の新たな解析手法としての応用が期待される。また、従来の連続時系列として解析する手法では見つけることができなかった新たな知見が得られることが期待される。