金融・経済時系列データを用いた知識発見とその応用

―金融時系列データのＶＣ相関解析―

抄録

　最近の情報技術の発展にともない，大量の金融・経済関連の時系列データが蓄積されるようになってきた．これら大量の金融・経済関連データから，その背後にあり，直接観測することの難しいメタ情報（因果関係，個人の行動傾向など）を推定することが，重要になってきている．

　一方，金融業界においては，アセットアロケーションをはじめとするリスク管理手法の開発が重要であるが，従来の金融派生商品の設計やリスクマネージメントには，様々な解決すべき問題を抱えている．そこで，本研究では，最近蓄積されてきている膨大な金融時系列データを情報工学的な観点から解析して，これらのリスク管理の問題の解決策を探った．