非線形確率システムにおける状態変化・構造変化の検出及びそのリスク管理

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今年度において、これまで取得した成果を踏まえて、新たに国際学会での研究発表を行い、また学会誌での論文を公表した。研究内容は主に理論に基づいたシミュレーション研究や、実証分析を行った。またZOOMなどで国内外の研究者との研究発表・講演・意見交流を行い、研究の成果およびその拡張についての確認が取れた。国内では九州大学、名古屋大学、海外ではカナダのクイーンズ大学の研究者・専門家による研究講演会・意見交流会を開き、相乗的に研究水準を高め合うことができた。提案した転換点（Change point）・構造変化（Structure change）の検出に用いられるベイジアン・アプローチ、Jumpなどのイベントの検出方法（ポートフォリオ・計画の最適化）、ネットトラフィックのフラクタル性の解析、証券投資家間の情報ネット形成過程の解析などに加えて、系における時変的変化を呈した時において、Markov Regime Switching Analysis（MRSA）を用いて効率よくそれらの時変的な特徴を捉えることに成功した。また複数の計量的手法による統合的・連携的な総合解析を実現した。例えば、COVID-19のパンデミックによる市場への影響を解析し、領域を跨った研究成果が得られた。具体的にはGARCH（Generalized Autoregressive Conditional　Heteroscedasticity）モデルで得られた結果をMarkov Regime-Switching Autoregression（MRSA）に適用し、実証分析の結果により、提案した総合的な解析手法の有効性が確認された。