ビッグデータのみを入力情報とする市場状態リアルタイム判別と暴落予測

Research Project

Project/Area Number	24K21418
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	高田輝子大阪公立大学, 大学院経営学研究科, 教授 (30347504)
Project Period (FY)	2024-06-28 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords	確率密度推定 / ノンパラメトリック / 非定常 / 不均衡クラス / データ駆動
Outline of Research at the Start	株価暴落の予測や制御は社会的喫緊課題だが、それには、非定常性、不均衡クラス分類、教師無学習の高精度化など、現代科学が抱える複数の難題の解決が必要である。本研究は「株価ビッグデータ・ストリームのみを入力情報として、市場状態判別・暴落危険度計測をリアルタイムで行う実用レベルのオンライン暴落予測の実現」を目的とする。上記難題には、史上最大最長社会集団行動データであるニューヨーク証券取引所高頻度株式統計33年分に、非定常ビッグデータ・ストリームの不均衡クラス問題のオンライン分析における有効性が既に示された確率密度推定ベースのアプローチに応募者開発の頑健化・高精度化を施した方法の適用により、立ち向かう。