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リカレントニューラルネットワークによるボラティリティ・クラスタリングのモデル化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180606
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180606fd029456-7c3e-4b54-8b86-aa9621432ff4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z79-1B-05.pdf (218.7 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | リカレントニューラルネットワークによるボラティリティ・クラスタリングのモデル化 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東工大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東工大 | ||||||||||||
| 著者名 |
五島, 圭一
× 五島, 圭一
× 高橋, 大志
× 寺野, 隆雄
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 金融資産を管理する上で金融資産のリスクを表すボラティリティについて、どのようにモデリングをして、予測を行うかは金融機関経営における重要な課題の一つである。そのため、金融市場を反映した様々なモデルが考案されてきた。そこで本研究では、ディープラーニングモデルの一つであるリカレントニューラルネットワーク及びその派生モデルであるLSTMとGRUによって、株価指数のボラティリティ変動のモデリングを試みる。リカレントニューラルネットワークを用いれば、これまで人手で設計していたボラティリティ変動の構造を自動で捉えることができる可能性がある。GARCH(1,1)モデルとの比較を通じて、予測精度の分析を行った。 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 221-222, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
