研究課題
基盤研究(C)
我々の開発した Volatility-Constrained-Correlation (VC-correlation)と呼ぶ新しいタイプの手法の計量が、さまざまな金融データの方向性・因果関係を同定できることを示した。この金融市場向けに開発したVC Correlationが、他の分野(生命科学の遺伝子発現)の時系列データなどにも応用可能であることを示し、この計量が大きな汎用性がもつ良い計量であることを実証した。
金融情報学
株式市場などの金融ネットワークは多くのノード(企業など)からなる大規模ネットワークとみなすことができ、そのダイナミックスを知ることが金融安定化のために重要である。我々の開発したVC correlationやMDSの密度公式などにより株式市場などの多くのノードがある金融ネットワークに対して、因果関係などを同定することができるようになり、金融危機などのショックの際にどれくらいのノード(金融機関などの支配ノード)を救済すればよいのかを見積もることが出来るようになると期待される。