028-15

2022-03-09 (水) 08:28:54 (72d) | Topic path: Top / 028-15

第28回研究会

Neural Fractional SDE-Netによる金融時系列生成

著者

林晃平(東京大学), 中川慧(野村アセット)

概要

本研究では,ニューラルネットワークを使用した時系列データの生成手法を提案する.株価のような現実の金融市場における時系列データは不規則にサンプリングされる場合が多く,更にそのノイズ構造は独立同分布やBrown運動(正規分布)よりも複雑であると言われている.このような特性を持つ時系列データを生成するために,Brown運動をベースとしたNeural Stochastic Differential Equation(SDE)モデルを拡張・一般化し,長期記憶特性を示すHurst指数が半分より大きい非整数階Brown運動に基づくNeural Fractional SDE-Net(fSDE-Net)を提案する.また,理論的にはfSDE-Netの数値解析手法を確立し,fSDE-Netの解の存在と一意性を示す. 更に,人工データと実データを用いた実証分析を行い,fSDE-Netモデルが時系列データのHurst指数などの分布特性をうまく複製できることを示す.

キーワード

Neural SDE-Net, Neural fractional SDE, 金融時系列生成

論文

file15_SIG-FIN-28.pdf

添付ファイル: file15_SIG-FIN-28.pdf 218件 [詳細]
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