#author("2025-12-15T05:06:38+01:00","","")
#author("2025-12-15T05:07:02+01:00","","")
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*研究日誌 [#e4c99637]
#calendar2()
*3年後期 [#va0b8a61]
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*4年前期 [#va0b8a61]
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*4年後期 [#va0b8a61]
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*M1後期 [#va0b8a61]
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|CENTER:&size(20){1-2};||BGCOLOR(yellow):&size(13){ };|BGCOLOR(blue):&size(13){レネ先生 小原,近藤};||BGCOLOR(blue):&size(13){卒修論ゼミ 小澤佐藤柴原};|
|CENTER:&size(20){3-4};|BGCOLOR(blue):&size(13){卒修論ゼミ 水上辻堀};|BGCOLOR(blue):&size(13){卒修論ゼミ 蒲田戸田石井中山島崎山本T};|BGCOLOR(blue):&size(13){卒修論ゼミ 高田中島氷見};|BGCOLOR(yellow):&size(13){ };||
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**[[蒲田修論]] [#d924c51c]
**[[蒲田の研究会]] [#x156ce8d]
**[[専門ゼミ(蒲田)]] [#x156ce8d]
**[[論文置き場]] [#c976a5d6]
**[[データ]] [#zec24ac3]
**[[ライフハック]] [#ic6962e5]
**[[プログラム]] [#w6fc5674]
**[[ポスター]] [#h427c10b]
**[[本論]] [#u3eb8312]
**[[蒲田技術]] [#r8db4b7b]
**[[蒲田さん修論]] [#c19aea14]
&ref(かそる.png);
~
&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){章立て};''' ''};
#memo(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\n経済情報のに対するベイジアンVARを適用した予測\n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\n1:はじめに(為替変動リスク, 企業)\n1.1:本研究の背景\n1.2:本研究の目的\n1.3:本論文の概要\n2: 市場間分析を活用した最適なストラテジー構築\n2.1:市場間の因果性分析\n2.2: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)\n2.3: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)\n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\nクリックしたときに説明, 概要, \n最新日時(新しいデータ)\nそのときの値\n3:因果関係における遷移確率(必須)の導入\n3.1:変数選択とグラフィカル表現\n(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, \nSHAPについて)\n3.2:(確率的なふるまいの捉え方, 再現)\n3.3 :上がり下がりの判断(仮)(ベイズ推定)\n\n4:提案手法\n4.1:経済要因波及と変数選択のシステム開発\n4.2:各時系列の予測可能性(ランダム性)の判定システム開発\n4.3:予測, 取引を行うシステム開発\n5:数値実験ならびに考察\n5.1:数値実験の概要\n5.2:実験結果と考察(1週間分の結果で比較(T検定))\n6:終わりに\n\n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\n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\n1章: はじめに\n1.本研究の背景\n2.本研究の目的\n3.本研究の概要\n2章: 経済情報と市場データ\n1.経済時系列の状態変数と指標  用いるデータの話\n2.経済における波及メカニズム 経済波及\n3.統計的手法による経済の分析 VAR-LiNGAM\n3章: 経済変動の数理モデル\n1.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\n2.機械学習による経済のモデル化 RF\n3.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\n4章: 提案手法\n1.数法則発見法によるモデル化\n2.VARLiNGAMによる因果関係の導出\n3.経済データの3Dグラフによる可視化\n5章 数値実験\n1.概要\n2.結果\n3.考察\n参考文献\nhttps://db-event.jpn.org/deim2019/post/papers/95.pdf\n次ビット予測: https://tcc.c.titech.ac.jp/yasunaga/appmath6/pseudorandom.pdf\nランダムネス: https://mlns.es.hokudai.ac.jp/wp-content/uploads/2014/01/seibutsubutsuri_summer_school_yoko.pdf\n似たような研究: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjssj/49/2/49_241/_pdf/-char/ja\nSHAP値: https://www.imes.boj.or.jp/jp/conference/finance/2022_slides/1111finws_slide2.pdf\nランダムウォーク: \n共分散構造分析: https://qiita.com/h-fkn/items/4a44559748e0ef4a2c4a\n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\nhttps://orsj.org/wp-content/corsj/or67-7/or67_7_344.pdf)
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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){やらねば};''' ''};
#memo(ハイパーパラメータと検証用データについて勉強\n適合率再現率などで検証(精度だけで検証しない))
#memo(ハイパーパラメータと検証用データについて勉強\n適合率再現率などで検証(精度だけで検証しない)\nできたところまでで良いのでがちがちに検証する)
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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){勉強まとめ};''' ''};
#memo(蒲田:  1. 戸田さんの研究と自分の卒業研究\n    2. 平井さんの研究\n小原: 1. マルチエージェントシステムを使ったスポーツのシミュレーション\n    2. 詰まったらblocklyか足元デバイス\n辻  :  1. 堀さんの研究\n    2. 他の先輩の研究\n山本:  1. 学習済みのモデルについてバイアスがかかった教師データで少量学習で特化したものを作る.実用的な小量な機械学習からの学習モデル作成\n    2. 島崎さんの研究(ランダムも入れて新規性を出す)\n石井:  1. 水上さんの引継ぎ\n       2. 小澤さんの引継ぎ\n佐藤:  1. 小澤さんの引継ぎ\n    2. 8日に発表する\n氷見:  1. 高田さんの研究()\n    2. 八十住さんの研究(新しい機会が作りたい)\n海野:  1. 平井さんの研究\n       2. 誰かのものを引き継いでおく)

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&color(,#000000){'' '''&color(#FFFFFF){やらねば};''' ''};
#memo(衛星データ,リモートセンシングのオープンデータ(無料)\n金曜日報告\nそれで何ができるのか、すでにされているものとまだされていないもの\n遺跡,農業など\n組み合わせてどのようなことができるのか\nテーマ仮決定\n\nテーマを解決するために必要な技術(最終目標と最終目標に至るための手順)\nQGIS\n読んだ論文リンク↓\n衛星画像から建物の高さ検出https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425721003102?via%3Dihub\n衛星画像から神社周辺のNDVI\nhttps://agriknowledge.affrc.go.jp/RN/2010928373.pdf)

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