遺伝的プログラミングを用いた経済時系列解析

摘要

近年, データの変動のしやすさを表すボラティリティに注目した経済時系列の解析が積極的になされている. 代表的なボラティリティ変動モデルとしてGARCH モデル(Generalized Auto Regressive Conditional Heterosked-asticity)が提案されている. しかしながらこのモデルには現実の株式市場においては十分な精度を得ることができないといった問題点がある．本研究ではこの点を解決するために遺伝的プログラミング(Genetic Programming: GP)を用いたボラティリティ変動モデルの構成を目的とする. 今回は探索時に問題となる表現型が定数となる個体の致死化についても検討する. 最後にGP を用いた提案手法による結果とGARCH モデルによる結果を比較し提案手法の有効性を示す.