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アイテム
Modeling Dynamic System in Finance with Applications
https://ir.soken.ac.jp/records/785
https://ir.soken.ac.jp/records/7854a746c93-ce99-42c1-9da3-7047791cdb82
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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要旨・審査要旨 (199.6 kB)
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本文 (17.6 MB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||||
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| 公開日 | 2010-02-22 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Modeling Dynamic System in Finance with Applications | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Modeling Dynamic System in Finance with Applications | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | eng | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||||
| 資源タイプ | thesis | |||||||
| 著者名 |
山下, 隆
× 山下, 隆
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| フリガナ |
ヤマシタ, タカシ
× ヤマシタ, タカシ
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| 著者 |
YAMASHITA, Takashi
× YAMASHITA, Takashi
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| 学位授与機関 | ||||||||
| 学位授与機関名 | 総合研究大学院大学 | |||||||
| 学位名 | ||||||||
| 学位名 | 博士（学術） | |||||||
| 学位記番号 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 総研大甲第1146号 | |||||||
| 研究科 | ||||||||
| 値 | 複合科学研究科 | |||||||
| 専攻 | ||||||||
| 値 | 15 統計科学専攻 | |||||||
| 学位授与年月日 | ||||||||
| 学位授与年月日 | 2008-03-19 | |||||||
| 学位授与年度 | ||||||||
| 値 | 2007 | |||||||
| 要旨 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究は通信路の記述を再考し、誤り訂正符号の訂正能力を改善することを目的とする。<br />特に衛星デジタル放送の移動体における受信を対象とし、通信路を確率モデルで記述し推<br />定することにより、誤り特製を改善することを目指している。本提案法の効果はNHK衛星<br />デジタル放送を対象とした実験において確認された。<br /> 本論文は全5章104頁からなる。第1章では、衛星デジタル放送の移動体受信という<br />問題の背景及び本統計科学的アプローチの概要を述べている。<br /> 第2章では、まず、誤り訂正符号や変調方式など衛星デジタル放送で用いられている規<br />格について説明している。そして、移動体受信では衛星からの直接波と反射波が混合する<br />問題が生じるが、衛星デジタル放送の規格が移動体による受信を想定しておらず、その混<br />合の問題に対する一般的な対処法が適用できないことに本課題の難しさがあることが説明<br />されている。<br /> 第3章では、本論文で提案する手法について述べている。提案する手法は、統計モデル<br />によって通信路を近似表現する部分と、そのモデルに基づき復号を行う部分の2つで構成<br />される。通信路のモデル化には回帰モデルを用いている。しかし説明変数は受信された符<br />号で直接観測できないため、復号とあわせたモデル内のパラメータ推定は簡単ではない。<br />また、通信路の状態は時々刻々と変化するため簡便な推定法が必要となる。本論文ではEM<br />アルゴリズムを用いた最尤推定に基づく方法と高次統計量に基づく方法の2つの推定法を<br />提案し、次章において比較を行っている。復号についても計算量を小さくする必要がある<br />ことから、確率推論によって符号を推論する2つの復号手法を提案している。それぞれ周<br />辺分布を用い2ステップで推定するもの、同時分布を利用して直接的に推定するものであ<br />る。これらについても次章において比較を行っている。<br /> 第4章では数値実験の結果と実測データによる実験の結果について述べている。数値実<br />験では2つのパラメータ推定法、2つの推論法の4つの組み合わせでどの程度の改善が得ら<br />れるのかを確認している。その結果、計算量の少ない高次統計量に基づく推定方式によっ<br />ても最尤推定法と同等の精度が得られること、同時分布を用いる場合のほうが周辺分布を<br />用いる場合よりも受信状況をよりよく改善できることを確認している。'<br /> NHKの協力のもので行った実測データを用いた実験では、回帰モデルの次数を変えた実<br />験も行っている。その結果、一次のARモデルの簡単な通信路モデルによって十分な改善が<br />得られることが示されている。さらに、2つのパラメータ推定法、2つの推論法を適用し結<br />果をみることによって、数値実験と同様の結論を導いている。本手法が実際のシステムに<br />も適用可能な計算量で実現できることなど今後の実用化への方向性が示された。<br /> 第5章はまとめである。本研究の総括とともに、今後の課題について述べている。<br /> | |||||||
| 所蔵 | ||||||||
| 値 | 有 | |||||||
| フォーマット | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||
