出版社内容情報
株式市場のビックデータ解析によって明らか
となった「マルチフラクタル性」と呼ばれる
株式市場に潜む非線形性に焦点を当てて、数学
や統計学を用いたデータ解析の基礎と実証について紹介する1冊。
内容説明
「禁断の株式市場」にフラクタルで挑む！ビックデータ解析によって明らかとなった株式市場の「マルチフラクタル性」。ブノワ・マンデルブロが発見した、この非線形性に焦点を当ててデータ解析の基礎と実証分析について紹介。
目次
第１章 序論
第２章 株式市場における価格形成とティック・データ
第３章 実証研究による株価過程の特徴
第４章 マルチフラクタル解析
第５章 ウェーブレット変換とマルチフラクタル解析
第６章 株価変動の実証分析
第７章 マルチフラクタル・ランダムウォーク
付録（Ａｐｐｅｎｄｉｘ）
著者等紹介
黒田耕嗣［クロダコウジ］
１９５１年生まれ。東京教育大学大学院理学研究科修士課程修了。理学博士。ニュージャージー州立大学、慶應義塾大学、日本大学大学院教授を経て、日本大学文理学部数学科特任教授。専門は確率論、数理物理学、経済物理学
増川純一［マスカワジュンイチ］
１９５８年生まれ。大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了。工学博士。成城大学経済学部教授。専門は経済物理学
村井浄信［ムライジョウシン］
１９６６年生まれ。大阪大学大学院理学研究科博士課程修了。博士（理学）。岡山大学大学院社会文化科学研究科教授。専門は確率論、経済物理学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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Empirical properties of asset returns. log(S_t/S_0) 対数株価変動率は自己相関が急速に減衰する。ただし絶対値の相関は長期間記憶される。株価の変動率はheavy tail. ときどき予測を超える大きな変動が出る、intermittency.ボラティリティの高い状態は長く続くvolatility clustering. 株価が下がると将来のボラは大きい。過去の粗いタイムスケール(1ヶ月など)のボラは将来の細かいタイムスケールのボラ(1日など)のボラと正の相関。2025/08/15
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