高次元Hawkes過程の統計解析手法の確立とその金融時系列データへの応用
高维霍克斯过程统计分析方法的建立及其在金融时间序列数据中的应用
基本信息
- 批准号:21K13271
- 负责人:
- 金额:$ 3万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
前年度学術雑誌に投稿した、高次元定常時系列に対するスパース主成分分析に関する論文において、最大固有値、次元、サンプル数の関係に関する考察を進め、改訂を行った。また、そこで得られた成果を国内外の学会にて講演した。この研究は時系列の平均が既知であるという状況で議論しているが、平均の推定を考慮した形で議論を進めることができれば、本研究課題の対象であるHawkes過程、あるいは整数値自己回帰モデルを含む設定で適用しうる。現在、Hawkes graph をはじめとするグラフ構造の解析などを扱うためにより広範な対象を含む行列値時系列に対する統計的推測手法の研究に着手している。また、整数値自己回帰モデルに対する推定問題の研究にも前年度に引き続き取り組んでいる。特に、整数値自己回帰モデルを例に含むエルゴード的な時系列モデルに対するスパース推定の研究に着手しており、Dantzig selector 型の推定量の漸近的性質を数学的に導出することに成功している。この結果を応用することで、Hawkes 過程を離散近似する整数値自己回帰モデルにおけるオーダーの選択、あるいは、Hawkes過程の自己励起関数の台の推定を考えることができると考えている。現在、それらの応用を含む形で成果をまとめ、論文を執筆しており、得られた成果は、2023年の8月以降の学会(EcoSta 2023他)にて講演する予定である。今後は、前年度から取り組んでいる無限分散を含む整数値時系列の研究成果や、スパース推定、主成分分析の研究成果を多次元Hawkes過程及び多次元整数値自己回帰モデルに適用することを目標としている。
The relationship between the maximum intrinsic value, the dimension, and the number of contributions to the previous academic journal and the principal component analysis of the high-dimensional steady-time series is reviewed and revised. The results of the study were presented at home and abroad. This research is based on the average of time series, known condition, discussion, estimation, consideration, shape, discussion, progress, Hawkes process, integer value, self-return, and setting. At present, Hawkes graph analysis of the structure of the image, including the time series of the column, the study of the statistical inference method A study on the estimation of the value of an integer in the previous year In particular, integer values are derived mathematically from asymptotic properties of Dantzig selector type. The result of this is that the Hawkes process is discrete and approximate, and the integer value of its own return is selected. Now, there is a lot of work to be done, papers to be written, results to be presented, and scheduled for August 2023 by EcoSta 2023. In the future, the research results of infinite dispersion series including integer value, estimation and principal component analysis will be applied to the study of multiple Hawkes process and multiple integer value.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Sparse principal component analysis for high‐dimensional stationary time series
- DOI:10.1111/sjos.12664
- 发表时间:2021-09
- 期刊:
- 影响因子:1
- 作者:Kou Fujimori;Yuichi Goto;Y. Liu;M. Taniguchi
- 通讯作者:Kou Fujimori;Yuichi Goto;Y. Liu;M. Taniguchi
高次元・定常時系列に対するスパース主成分分析
高维平稳时间序列的稀疏主成分分析
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Fujimori Kou;Goto Yuichi;Liu Yan;Taniguchi Masanobu
- 通讯作者:Taniguchi Masanobu
The Lasso-based principal component analysis for high-dimensional stationary time series
基于Lasso的高维平稳时间序列主成分分析
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Fujimori Kou;Goto Yuichi;Liu Yan;Taniguchi Masanobu
- 通讯作者:Taniguchi Masanobu
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藤森 洸其他文献
本来の定義に則ったAdversarial Exampleの評価
根据原始定义评估对抗性示例
- DOI:
- 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
藤森 洸;芝原 俊樹;千葉 大紀;秋山 満昭;内田 真人 - 通讯作者:
内田 真人
藤森 洸的其他文献
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相似海外基金
量子効果を用いた分割スパース推定アルゴリズムの開発と展開
使用量子效应的分区稀疏估计算法的开发和部署
- 批准号:
23K03841 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 3万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
混合整数最適化による次元縮約法の最良スパース推定
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21K04526 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 3万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)