複雑ネットワークシステムにおけるノードの中心性と予測精度の関係

摘要

自然界の実システムは，一般に各要素がネットワークを構成しており，互いに相互作用して時間発展している．我々はその様子を時系列データとして入手し，システムの理解や将来変動の予測などに利用することができる．例えば経済システムにおいては，ネットワークの構成要素は各企業であり，企業間で相互作用することで，株価変動などの複雑な振る舞いを見せる．このような複雑な株価変動を予測する場合，大企業や中小企業といったノード毎で異なる特徴に応じて，予測難易度や最適な予測モデルが異なる可能性がある．そこで本研究では，実システムを模擬するために，数理モデルとしてスモールワールドネットワークを生成するWSモデルをベースにカオス結合系を構成し，各ノードが生成した時系列データに対して非線形予測を行った．さらに，次数中心性，媒介中心性，近接中心性といった各ノードの特徴と予測精度の関係を調べ，経済システムなどの複雑システムの予測可能性について議論した．