自己・相互励起型点過程を用いた経済・社会の内生的変動の変化点検知

• Project/Area Number: 23K22988
• Project/Area Number (Other): 22H01719 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Rikkyo University
• Principal Investigator: 大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 伊藤 真利子 東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (80838847)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥16,900,000 (Direct Cost: ¥13,000,000、Indirect Cost: ¥3,900,000); Fiscal Year 2026: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2024: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2023: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 自己励起型点過程 / 相互励起 / 多変量時系列 / 変化点 / 内生的変動 / 点過程 / 株式市場 / Hawkes過程 / テレビ番組メタデータ / COVID-19 / 潜在的ディリクレ配分法 / 店舗・施設 / フラクタル次元 / 外生的変動 / POS / テイラー則 / テレビメタデータ / 購買タイミング / ビッグデータ / 変化点検知

Outline of Research at the Start

デジタル化が進み，経済・社会のあらゆる活動において事象が発生する時刻の情報が高精度に取得されるようになってきている．事象が発生する時刻の系列に現象の本質的情報が潜んでいると考え，様々な点過程時系列のビッグデータを解析する．変動を外生的変動と自己・相互励起による内生的変動に分離することで現象の本質を理解し，経済・社会の変化検知への応用を目指す．

Outline of Annual Research Achievements

東証株式市場の取引時系列をHawkes過程の点過程時系列として解析した．取引が取引を呼ぶ強さやニュースなどの外部情報が取引を引き起こす強さを推定することで，COVID-19流行の不安定な時期における市場の状態を外生的変動と内生的変動の観点から定量化することができた．
2008年1月から2020年6月までのテレビ番組メタデータを用いて番組のスポンサー企業・団体をノード，同じ番組を提供する関係をリンクとする番組提供企業・団体の共起ネットワークを構築して分析した．ネットワークの基本的な統計性を調べ，各企業が対象とする顧客属性が類似するクラスターを確認した．ラプラシアン行列を用いてネットワークの状態の変化検知を行った結果，ネットワークの周期的変動と構造的変化が捉えられた．周期的変動は景気循環とは一致しておらず，構造的変化は東日本大震災やCOVID-19流行期に非連続に生じたことがわかった．
身近な悩みが投稿される掲示板サイトのテキストデータを分析した．潜在的ディリクレ配分法（LDA）を用いてトピックに分類し，それぞれのトピックの時系列から年末年始やCOVID-19流行期における特定のトピックの時間変動を明らかにした．また，社会的・文化的イベントで世間の関心がどのように変動するかを考察した．
日本全国について様々なスケールで地域メッシュを定義して，ボックス・カウンティング法を用いて店舗・施設の空間分布のフラクタル次元を推定することで，各地域における企業の集積などの空間構造を把握し，業種毎の集積の特徴を定量化した．地域メッシュ内の企業数の成長率を解析し，都市の規模に注目してジブラ則が観測できるかを分析した．

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

自己・相互励起型点過程を用いて，株式市場における取引のダイナミクスを定量化することができた．テレビ番組メタデータから企業の広告活動を観測することで，社会・経済の変動の変化を検知できる手掛かりが得られた．

Strategy for Future Research Activity

東証株式市場の取引時系列のHawkes過程解析について，カーネル関数の精査，パラメータ推定手法の改良，大変動に注目した分析などに取り組み，より高精度な市場の状態変化の定量化を目指す．
テレビ番組メタデータの解析について，2020年7月以降の直近のデータを入手し，COVID-19流行直後や現時点の分析を行うことで，解析の信頼性を高め，考察を深める．

Research Products

• [Journal Article] Exogenous and endogenous factors affecting stock market transactions: A Hawkes process analysis of the Tokyo Stock Exchange during the COVID-19 pandemic (2024)
  • Author(s): Mariko I. Ito, Yudai Honma, Takaaki Ohnishi, Tsutomu Watanabe, Kazuyuki Aihara
  • Journal Title: PLOS ONE Volume: 19 Issue: 4 Pages: e0301462-e0301462
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0301462
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Casting votes of antecedents play a key role in successful sequential decision-making (2023)
  • Author(s): Ito Mariko I.、Sasaki Akira
  • Journal Title: PLOS ONE Volume: 18 Issue: 2 Pages: e0282062-e0282062
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0282062
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] ID-POS Data Analysis Using TV Commercial Viewership Data (2022)
  • Author(s): Horikomi Taizo、Ito Mariko I.、Ohnishi Takaaki
  • Journal Title: The Review of Socionetwork Strategies Volume: 16 Issue: 2 Pages: 431-451
  • DOI: 10.1007/s12626-022-00116-w
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Fluctuation in Grocery Sales by Brand: An Analysis Using Taylor’s Law (2022)
  • Author(s): Koyama Kazuki, Ito Mariko I., Ohnishi Takaaki
  • Journal Title: The Review of Socionetwork Strategies Volume: 16 Issue: 2 Pages: 417-430
  • DOI: 10.1007/s12626-022-00119-7
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] ネット掲示板発言小町のLDAによるトピック分析 (2024)
  • Author(s): 川口裕靖，大西立顕
  • Organizer: 第134回人文科学とコンピュータ研究発表会
• [Presentation] 地域メッシュ内企業数の成長率分布に観られる統計的性質 (2024)
  • Author(s): 土屋健，大西立顕
  • Organizer: 第28回 進化経済学会 年次大会
• [Presentation] TVメタデータとトピックモデルを用いた番組提供企業の共起ネットワークの特徴分析 (2024)
  • Author(s): 田邊真一郎，大西立顕
  • Organizer: 第28回 進化経済学会 年次大会
• [Presentation] フラクタル次元を用いた日本全国の業種ごとの都市構造分析 (2024)
  • Author(s): 土屋健，大西立顕
  • Organizer: 2024年1月 電子情報通信学会 非線形問題研究会
• [Presentation] ボックスカウンティング法による都市のフラクタル次元解析 (2024)
  • Author(s): 土屋健，大西立顕
  • Organizer: 日本物理学会 2024年春季大会
• [Presentation] ラプラシアン行列を用いたTV-CM出稿の企業間ネットワークの構造変化の分析 (2024)
  • Author(s): 田邊真一郎，大西立顕
  • Organizer: 経営課題にAIを！ビジネス・インフォマティクス研究会 第24回研究会
• [Presentation] TVメタデータを用いた番組提供企業の共起ネットワークの階層的クラスタリング (2023)
  • Author(s): 田邊真一郎，大西立顕
  • Organizer: 2023年度 キヤノングローバル戦略研究所 経済・社会の分野横断的研究会
• [Presentation] Hawkes過程モデルに基づく市場取引を引き起こす要因の推定 (2023)
  • Author(s): 伊藤真利子, 本間裕大, 大西立顕, 渡辺努, 合原一幸
  • Organizer: 日本物理学会 第78回年次大会
• [Presentation] ニコニコ動画を用いた経済トピック時系列の解析 (2023)
  • Author(s): 川口裕靖, 大西立顯
  • Organizer: 第27回 進化経済学会 年次大会
• [Presentation] 中古マンションの価格と面積の関係の地域性 (2023)
  • Author(s): 柴田紘希, 大西立顕
  • Organizer: 第27回 進化経済学会 年次大会
• [Presentation] 東証の株式市場における取引点過程の時系列解析 (2023)
  • Author(s): 伊藤真利子，大西立顕，本間裕大
  • Organizer: 第27回 進化経済学会 年次大会
• [Presentation] 料理レシピに使用された材料時系列データのNMFによる解析 (2023)
  • Author(s): 小山一樹, 大西立顕
  • Organizer: 第131回 人文科学とコンピュータ研究会