経済時系列のフラクタル補間法

摘要

各種解析のために，日々刻々と記録される計測値が存在する．それらは，機械的な要因その他で欠損値がやむを得ず発生する場合がある．このとき，データの相関性を保持するために欠損値を補間する必要がある．自己回帰モデルなどの方法で補間が行われてきているが，必ずしも相関性を維持したまま補間できるとは限らない．そこで本稿では，欠測値の補正に関する補間値の生成方法について，フラクタル次元を用いた方法を提案する．そしてその応用例として金融·経済分野を対象とする．経済時系列は，カオス性を有することがよく知られている．カオスにはフラクタル構造が存在し，このフラクタル性に則った方法で補間値を生成することにより，より解析上有利な時系列を生成できるだろう．