- 研究番号：20P06
- 研究分野：science
- 研究種別：プロジェクト研究
- 研究期間：2020年04月〜2023年03月
代表研究者
早水 桃子 准教授
HAYAMIZU Momoko Associate Professor
基幹理工学部 応用数理学科
Department of Applied Mathematics
URL：https://w-rdb.waseda.jp/html/100002015_ja.html
研究概要
因果性解析は、経済学者Grangerが、2本の経済時系列について、一方の系列の過去情報のみを使った予測誤差より、双方のそれを使った予測誤差が小さくなるとき、関与の時系列に対して他系列からの因果性があるという概念を提唱したことから始められた。その後、この統計的議論は、経済、金融だけでなく、医学、遺伝子、グラフ、ネットワークにまで、広げられてきた。研究代表者谷口はすでにオーストラリアの感染症の州ごとの推移に関する Granger因果性についての基礎的研究を遂行し今まで指摘されてない因果性を見出している。一方点群データに対してその位相的な情報を探る解析は位相データ解析(TDA)と呼ばれている。従来の統計解析では、突然の大変化を事前につかむのが難しいが、TDA には, それができる可能性が指摘されている。実際、金融データに対して位相データ解析の手法から得られた指標が金融危機の兆候を事前に検出することが報告されている。本研究では、TDA を用いた因果性解析の基礎理論構築とその最適統計推測論を展開し、金融データの突然の大変化の事前予測を因果性因子を使って行う。また、このメカニズムをつかむ統計モデルの提案をするとともに，生物系統学的なデータ解析への応用可能性を探求する。
