東京工業大学
慶應義塾大学
山口大学
2017 年 2017 巻 BI-007 号 p. 01-
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
本研究では，金融シミュレーションモデルにおいてそのログ全体の集合をモデル構造に従った系統的なログクラスターに分解し，ログクラスターの性質を明らかにする．本研究で用いた手法は，これまでのログ全体のマクロな統計分析と一つのログをミクロレベルで記述・分析する方法の中間レベルでの分析手法として独自性を有する．本研究では，この手法を金融機関の連鎖的な破綻を扱った金融シミュレーションの既存研究の成果に適用し，ログに含まれるシミュレーション結果を複数のログクラスターに分解し，それぞれの結果の解釈を行った．
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら
