階層型ネットワークの階層構造推定と異常検知への応用

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書誌事項

タイトル別名
  • Structure estimation of the hierarchical networks and its application to anomaly detection
  • Anomaly detection of financial market and cause analysis through hierarchical structure analysis of financial time series data
  • 金融時系列データの階層構造分析より金融市場異常検知とその原因分析

説明

<p>「目的」確率ブロックモデルを応用し、ネットワークの潜在的構造を明らかにする。層を重ねることで、ブロックを上位のノードとして扱い、より複雑なネットワーク構造を解析する。人工データと実金融データを用いた検証を行い、通常時期と異常時期の構造変動を検知し、異常原因を分析する。 「手法の概要」変数から隣接行列を推定し、マルコフ連鎖モンテカルロ法でトレーニングする。赤池情報量基準を用いて最適構造を推定する。金融データにはダイナミックタイムワーピングを適用し、共起関係に基づいて隣接行列を生成して、本モデルで構造推定する。異常時期と通常時期の構造比較で異常検知を実現する。 「結果」人工データでモデルの有効性を確認した。金融時系列データで構造の変動を検出し、異常検知ができた。検測された異常時期は金融危機と一致しており、その原因について考察を行った。</p>

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390300446019001856
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2024.0_3d5gs204
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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