研究課題/領域番号 |
23K20809
|
研究種目 |
基盤研究(B)
|
配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分12040:応用数学および統計数学関連
|
研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
荻原 哲平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (40746426)
|
研究分担者 |
上原 悠槙 関西大学, システム理工学部, 准教授 (00822545)
清水 泰隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70423085)
深澤 正彰 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70506451)
|
研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
配分額 *注記 |
7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
2025年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
|
キーワード | 確率過程 / 統計推測 / 機械学習 / 高頻度観測 / モデル選択 |
研究開始時の研究の概要 |
ジャンプを含む確率過程のモデルはファイナンスにおいてよく用いられる。特に一日内の株価データを扱う上では、複雑な観測構造をモデル化する必要があるが、ジャンプを含む確率過程の複雑な観測構造はこれまで十分に研究されてこなかった。本研究ではこのような統計モデルに対する推測問題を研究する。 また、複雑な観測構造の下では機械学習の適用が困難であったが、このようなモデルに対して適用可能な機械学習の手法を開発していく。このようなアプローチにより、高頻度データから株価モデルを学習して株価下落リスクを軽減できるようなリスク予測手法の開発が期待される。
|