マーク付き点過程データ解析手法の構築とその応用

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本研究は、外国為替取引やニューラルネットワークなどで観測されるイベント時刻と各イベントにマーク値となる付加情報を持つようなマーク付き点過程時系列データの新たな解析手法を開発し、実データへ応用することを目的としている。具体的には、複数の構成要素からなるシステムにおいて、システムの各構成要素から観測されるマーク付き点過程時系列を用いて、そのシステムのネットワーク構造を多変量解析により推定する手法である。これまでに、マーク付き点過程時系列間のノンパラメトリックな距離測定指標を用いて、マーク付き点過程時系列からネットワーク構造を推定する手法を開発した。本年度は、その応用として、開発したネットワーク構造推定手法を実データである高解像度な外国為替取引データへの適用を試みた。高解像度な外国為替取引データは、取引時刻をイベント時刻、売買価格をマーク値とすると、マーク付き点過程時系列として捉えることができる。主要な通貨の外国為替取引データを用いて提案手法を適用した結果、ネットワーク構造を推定できることは確認できたが、まだ一部のデータにしか適用できておらず、推定されたネットワーク構造の解析と考察には至っていない。そのため今後は、用いる外国為替取引データの時系列のサイズ、為替通貨の組み合わせを変えるなどし、様々な外国為替取引データに対してネットワーク構造を推定することで、さらなる解析を行い、結果から新たな知見を導き出す必要がある。