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

---

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.