著者

戸谷 薫 上山 薫 北 栄輔

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.126, pp.135-138, 2008-12-10

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本研究では,魚養殖業者の価格リスクを回避するためのスワップ契約について述べる.スワップ契約は魚養殖業者とデリバティブハウス,漁業協同組合とデリバティブハウスの間で締結される.養殖業者とデリバティブハウスの収益を確認したところ,スワップ契約を導入することで両者の収益を安定化できることを確認した.This paper describes the swap contract for avoiding price risk of aquaculture industry. One swap contract is made between aquaculture industry and derivative house, and another is be tween derivative house and fishermen's cooperative dealing natural fishes. Simulation results show that the contracts stabilize the income of the industry and the derivative house.

著者

稲石 良太 Fei Zhai 北 栄輔

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.2, no.2, pp.10-21, 2009-03-27

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近年,効率的市場仮説に基づいた従来のファイナンス理論では説明することのできない現象,アノマリを投資家心理から分析するために行動ファイナンス理論が関心を集めている.本研究では,数ある心理的バイアスの中から自信過剰に焦点を当て,マルチエージェントシミュレーションによって自信過剰な投資家が株式市場に与える影響について分析を行う.分析の結果,自信過剰な投資家が多い市場では,市場の取引高が増えること,上昇トレンドが発生しやすいことを見い出した.また,自信過剰と上昇トレンドの関係について分析を行った結果,上昇トレンドが発生した場合,投資家は自信過剰になる傾向があることが分かった.

著者

下久保 弘樹 北 栄輔

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.11, pp.1-2, 2014-12-02

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本研究では Kinect センサーを用いて歩行動作から個人認証を行う方法について述べる.提案手法では,Kinect センサーを用いて人体の身体特徴量,人体歩行時の関節の角度,座標の変位などを取得して特徴量とする.サポートベクタマシンとニューラルネットワークを用いて,これらの特徴量から個人認証するアルゴリズムを定義する.解析例では,被験者 10 人に対して個人認証実験を行った結果,平均適合率はサポートベクタマシンで 99.0%,ニューラルネットワークで 99.8%となった.

著者

上山 薫 左 毅 上島 康孝 北 栄輔

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.FIN-004, pp.07, 2010-01-23 (Released:2023-01-06)

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In this research, we describe the prediction of the stock price fluctuation by using Bayesian Network. Bayesian Network is trained with stock price fluctuations DJIA30 in New York stock exchange market, FTSE100 in London stock exchange market and NIKKEI225 in Tokyo stock exchange market. Then the network is applied to predict FTSE100 fluctuation. Firstly, FTSE100 fluctuation in 2007 is predicted by technical analysis and Bayesian Network analysis. The results show that the prediction accuracy of Bayesian Network is much better than that of technical analysis. Next, we will discuss the prediction accuracy of the Bayesian Network in 2007 (sub-prime loan problem). The results show that the prediction accuracy decreases not only at the time of the event but at the time of the policy change for the event.

著者

左 毅 北 栄輔

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2010-MPS-78, no.14, pp.1-4, 2010-05-14

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株価予測のために,過去データを用いた時系列分析に基づくモデルがしばしば用いられる.これらのモデルでは,予測したい株価を過去の株価等と残差の線形和で近似し,分布には正規分布が仮定される.しかし,実データに関するいくつかの知見によれば,株価収益率の頻度分布は必ずしも正規分布しないことが示されている.そうであれば,ホワイトノイズに基づくモデルでは精度良く予測できない可能性がある.そこで,本研究では,ベイジアンネットワークを用いる方法を示す.ところでベイジアンネットワークは離散的な値だけしか扱うことができないので,クラスタリング手法を用いて株価を離散値に変換する.解析例では,日経平均株価をとる.解析結果より,収益率を適切に離散化すれば,一般的な時系列分析モデルよりも精度良く予測できることがわった.

著者

下久保 弘樹 北 栄輔

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2014-MPS-101, no.11, pp.1-2, 2014-12-02

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本研究では Kinect センサーを用いて歩行動作から個人認証を行う方法について述べる.提案手法では,Kinect センサーを用いて人体の身体特徴量,人体歩行時の関節の角度,座標の変位などを取得して特徴量とする.サポートベクタマシンとニューラルネットワークを用いて,これらの特徴量から個人認証するアルゴリズムを定義する.解析例では,被験者 10 人に対して個人認証実験を行った結果,平均適合率はサポートベクタマシンで 99.0%,ニューラルネットワークで 99.8%となった.

著者

北 栄輔 原田 昌朗 山内 真 丸田 峻也

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

設計工学・システム部門講演会講演論文集 (ISSN:13480286)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.24, pp."1405-1"-"1405-5", 2014-09-17

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Bayesian network is the is one of the probabilistic graphical models that represents a set of random variables and their conditional dependencies via a directed acyclic graph. In this study, Bayesian network is applied for the stock price forecast. The present method classifies stock price into three situations; normal value, positive and negative outliers. Different networks are defined by data in three situations in order to forecast the stock price. The effectiveness of the present method is discussed in the numerical example.

著者

宮地 美希 北 栄輔

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.13, pp.1-2, 2014-12-02

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本研究では,ユーザーが証明写真として適切と思うものを選択するためのアルゴリズムについて述べる.電子的な顔画像データから顔特徴量を抽出する.顔特徴量を説明変数として,写真が証明写真として良い写真か否かを判別するアルゴリズムをニューラルネットワーク (NN) とサポートベクターマシン (SVM) を用いて定義する.解析例において,1 名の被験者の写真をもとにニューラルネットワーク (NN) とサポートベクターマシン (SVM) を学習する.それを他の 10 人の被験者の写真に適用して良い写真であるかどうかを推定する精度を評価する.

著者

上山薫 上島 康孝 左毅 北 栄輔

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.126, pp.139-142, 2008-12-10

参考文献数

3

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本研究ではペイジアンネットワーク (BN) を用いた株価指数の変動予測について述べる.最初に 2007 年 1 月から 10 月の予測を行ったところ,テクニカル分析よりも高い的中率を示した.続いて,2007 年と日本のバブル崩壊期の的中率の変化を詳しく調査したところ,的中率の低下をもとに,問題が顕在化した時期でなく,問題の原因が生じた時期をある程度推測できることが分かった.This paper describes the application of the prediction of stock index by using Bayesian network. In the prediction of FTSE100 in 2007 January - October, the prediction accuracy of Bayesian network was better than that of technical analysis. Next, one observed the history of the prediction accuracy of index in 2007 and during the years of the asset-inflated economy in Japan. The results indicated that the reduction of prediction accuracy is effective for finding the reasons of the problems.

著者

左 毅 北 栄輔

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.3, no.3, pp.80-90, 2010-10-25

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株価予測のために,過去データを用いた時系列分析に基づくモデルがしばしば用いられる.これらのモデルでは,予測したい株価を過去の株価などと残差の線形和で近似し,分布には正規分布が仮定される.しかし,実データに関するいくつかの知見によれば,株価収益率の頻度分布は必ずしも正規分布しないことが示されている.そうであれば,ホワイトノイズに基づくモデルでは精度良く予測できない可能性がある.そこで,本研究では,ベイジアンネットワークを用いる方法を示す.ところで,ベイジアンネットワークは離散的な値だけしか扱うことができないので,クラスタリング手法を用いて株価を離散値に変換する.解析例では,日経平均株価とトヨタ自動車株価をとる.解析結果より,収益率を適切に離散化すれば,相関係数解析や平均二乗誤差において,一般的な時系列分析モデルよりも精度良く予測できることが分かった.Time-series prediction algorithms are very often employed for predicting the stock price. In the algorithms, the stock price is assumed to be the weighted summation of the past stock price and the residual. The distribution is assumed to follow the normal distribution. However, recent results show that the stock price fluctuation dose not follow the normal distribution. Therefore, in this study, the Bayesian network is employed for the stock price prediction. The Bayesian network can deal with the discrete numbers alone. For the use of clustering algorithm, the stock price, which is expressed in the continuous number, has to be transformed to the discrete number. NIKKEI stock average (NIKKEI225) and TOYOTA Motor Corporation stock price are considered as numerical examples. The results show that the prediction accuracy of the present algorithm is better than that of the time-series prediction algorithms in the correlation coefficient analysis and the prediction error if the stock price is appropriately transformed to the discretized number.

著者

黒田 卓也 岩澤 博人 北 栄輔

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.19, pp.169-172, 2009-02-26

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進化的計算手法の一つに文法進化(GE)がある.Original GEの問題点を改善するために,3つの異なるスキームを用いた改良型GEが提案されている.本研究では,解析例において日経平均株価の予測問題にOriginal GEと改良型GEを適用する.解析結果より,スキーム1+2またはスキーム1+2+3を用いることで,改良型GEはOriginal GEよりも収束速度が改善することがわかった.Grammatical Evolution (GE) is one of evolutionary algorithms. Three schemes have been presented for improving the search performance of original GE. In this paper, the original GE and the dvanced GE are compared on the prediction problem of NIKKEI stock average. The results show that the advanced GE with scheme 1+2 or 1+2+3 overtakes the original GE.

著者

北 栄輔

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.50, no.4, pp.334-341, 2009-04-15

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ソネットエンタテインメント(株)(以下,ソネット)と情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会(以下,MPS)は,2008年度に共同でリコメンド・サービス・コンテストを実施した.本稿では,このコンテストについて紹介したい.