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

• 研究課題/領域番号: 24K21418
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 大阪公立大学
• 研究代表者: 高田 輝子 大阪公立大学, 大学院経営学研究科, 教授 (30347504)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2024年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。