Analysis of time series data using Self Organizing Map and Hidden Markov Model

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  • 隠れマルコフモデルと自己組織化マップを用いた時系列情報の解析

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現在の資本市場では,投資先の状態を判断する為に様々な時系列情報が用いられている。そこで本研究では,より簡単に企業情報を解析するために,企業が公開している情報を、時系列情報のモデル化に有効である隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model:HMM)を用いて表現しHMMをノードとする自己組織化マップを用いた最適な学習モデルの検討を行った。本研究においては,企業の株価のデータから,株価の変動を表現したモデルにおいて尤度が最大となるHMMを持つノードを勝者ノードとし,自己組織化マップを用いて学習させることで,複数のモデルの特徴を抽出できるかどうかを試みた

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Details 詳細情報について

  • CRID
    1390282680642147072
  • NII Article ID
    130005455692
  • DOI
    10.11527/jceeek.2011.0_499
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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