金融市場の高頻度データ解析とリスク管理への応用

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15K01200
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 社会システム工学・安全システム
• 研究機関: 大妻女子大学
• 研究代表者: 落合 友四郎 大妻女子大学, 社会情報学部, 准教授 (60423034)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 金融 / データマインイング

研究成果の概要

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。

自由記述の分野

金融情報学

研究成果の学術的意義や社会的意義

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。