蒲田の履歴(No.49)

3年後期

	月曜日	火曜日	水曜日	木曜日	金曜日
1-2					;
3-4			;	オペレーションズ・リサーチ
昼休み
5-6		;		;
7-8					技術者倫理
9-10
11-12

4年前期

	月曜日	火曜日	水曜日	木曜日	金曜日
1-2		応用英語1			研究会?
3-4			;
昼休み
5-6		;		;
7-8
9-10
11-12

4年後期

	月曜日	火曜日	水曜日	木曜日	金曜日
1-2					研究会?
3-4			;
昼休み
5-6		;		;
7-8	集い
9-10
11-12

タイトル2: ベイジアンVARを適用したマクロ経済情報の波及分析による伝播予測
経済情報のに対するベイジアンVARを適用した予測
キーワード: 経済情報, 波及メカニズム, 確率的グラフィカルモデル, 予測
1：はじめに(為替変動リスク, 企業)
1.1：本研究の背景
1.2：本研究の目的
1.3：本論文の概要
2: 市場間分析を活用した最適なストラテジー構築
2.1：市場間の因果性分析
2.2：バックテストによる最適なストラテジー(木下さんの一番良い結果1(週間))(従来研究)
2.3：経済情報の波及メカニズムとデータ取得(3Dグラフ, 矢印, データとれるか否かで色を変える)
文字は次のステップ予測で上がる場合は赤, 下がる場合は青でエッジ表示
クリックしたときに説明, 概要, 
最新日時(新しいデータ)
そのときの値
3：因果関係における遷移確率(必須)の導入
3.1：変数選択とグラフィカル表現
(重要なデータと重要でないデータとの区別, 重要でないデータが含まれた場合の悪影響, 
SHAPについて)
3.2：(確率的なふるまいの捉え方, 再現)
3.3 :上がり下がりの判断(仮)(ベイズ推定)

4：提案手法
4.1：経済要因波及と変数選択のシステム開発
4.2：各時系列の予測可能性(ランダム性)の判定システム開発
4.3：予測, 取引を行うシステム開発
5：数値実験ならびに考察
5.1：数値実験の概要
5.2：実験結果と考察(1週間分の結果で比較(T検定))
6：終わりに

タイトル:金融変数と実体経済変数の因果探索と数法則発見法による波及経路のモデル化と可視化
経済動向の理解を支援するための数法則発見法とVAR-LiNGAMを用いた経済波及の可視化とモデル化
1章: はじめに
1.本研究の背景
2.本研究の目的
3.本研究の概要
2章: 経済情報と市場データ
1.経済時系列の状態変数と指標  用いるデータの話
2.経済における波及メカニズム　経済波及
3.統計的手法による経済の分析　VAR-LiNGAM
3章: 経済変動の数理モデル
1.種々の計量経済モデル　1.統計的手法による経済の分析　VAR-LiNGAM
2.機械学習による経済のモデル化　RF
3.グラフ・ネットワークによる経済の可視化  グラフ作成システム
4章: 提案手法
1.数法則発見法によるモデル化
2.VARLiNGAMによる因果関係の導出
3.経済データの3Dグラフによる可視化
5章 数値実験
1.概要
2.結果
3.考察
参考文献
https://db-event.jpn.org/deim2019/post/papers/95.pdf
次ビット予測: https://tcc.c.titech.ac.jp/yasunaga/appmath6/pseudorandom.pdf
ランダムネス: https://mlns.es.hokudai.ac.jp/wp-content/uploads/2014/01/seibutsubutsuri_summer_school_yoko.pdf
似たような研究: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjssj/49/2/49_241/_pdf/-char/ja
SHAP値: https://www.imes.boj.or.jp/jp/conference/finance/2022_slides/1111finws_slide2.pdf
ランダムウォーク: 
共分散構造分析: https://qiita.com/h-fkn/items/4a44559748e0ef4a2c4a
非定常, 単位根, ADF検定, どれがモデル化しやすいか, ARモデル, AIC, 1分15分?分
https://orsj.org/wp-content/corsj/or67-7/or67_7_344.pdf

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