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ベイズ推定
ベイズ統計学に基づいたパラメータ推定の方法です。事前分布(パラメータに関する事前の信念)をデータ(尤度)によって更新し、事後分布として推定結果を得る点が特徴です。
自己相関
時系列データにおいて、ある時点のデータとその過去(または未来)のデータとの間の相関関係のことです。「系列相関」とも呼ばれます。データの時間的な依存構造を分析するために用いられます。
ブラックスワン
ブラックスワンとは、「発生確率が極めて低く予測できないが、ひとたび起これば非常に大きな影響をもたらす出来事」のことです。元々は「白鳥は白いもの」という常識が、黒い白鳥の発見で覆されたことに由来し、「ありえないと思われていたが、実際には起きることがある」という意味が込められています。 この概念は、ナシーム・ニコラス・タレブによって広まりました。リーマンショックやパンデミック、大規模テロなどは、過去のデータや常識では予測できなかった例として引用されます。
指数加重移動平均
移動平均の一種で、過去のデータに対して指数関数的に重みを減少させ、より直近のデータに大きな重みを与えて平均値を計算する手法です。価格変動やボラティリティの推定などに用いられます。
ファットテール
Fat Tailとは、確率分布の「端(テール)」に位置する、まれな事象の発生確率が高い分布の形を指す統計用語です。一般的な正規分布では、平均から大きく離れた値(例えば±3σ以上)はほとんど発生しませんが、ファットテール分布ではこうした極端な値が思ったより頻繁に現れます。 「太った尾」と表現されるように、分布の端に厚みがあり、予測しづらい大きな変動や損失が生じるリスクを伴います。
尖度
確率分布の形状の特徴を示す統計量の一つで、分布の「尖り具合」や「裾の厚さ」を表します。正規分布(尖度=3または超過尖度=0)と比較して評価され、ファットテールの度合いを示す指標となります。
対数正規分布
確率変数の対数を取ると正規分布に従うような連続確率分布のことです。常に正の値をとる変数をモデル化するのに適しており、株価などの金融資産価格のモデルに用いられることがあります。
正規分布
平均値を中心として左右対称な釣鐘型の形状を持つ、最も代表的な連続確率分布です。「ガウス分布」とも呼ばれます。統計学の多くの理論や手法の基礎となっています。
時系列分析
時間の経過とともに観測されるデータ(時系列データ:価格、リターンなど)のパターンや特性(トレンド、季節性、自己相関など)を分析する統計的手法の総称です。将来予測などに応用されます。
参考文献はありません