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[[第28回研究会>028]]
* Neural Fractional SDE-Netによる金融時系列生成 [#le2b3c56]
** 著者 [#y0b3c656]
林晃平(東京大学), 中川慧(野村アセット)
**概要 [#r2f4af14]
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 [#n53a9d6e]
Neural SDE-Net, Neural fractional SDE, 金融時系列生成
**論文 [#q7052080]
//(3月9日以降に公表いたします)
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