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zoom RSS 講義の要約と感想(第9回)

<<   作成日時 : 2010/12/02 11:47   >>

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経済事象、社会現状を定期的に定点観測すると時系列のデータになる。経済と社会に関係するデータのほとんどが「時系列データ」である。「時系列データ」には、他のデータの種類にはない特別な性質がある。たとえば、季節変動や年周期が観察されることが多いなどもその特徴である。
経済事象、社会現状とは、人の心があやなしている部分がある。たとえば前日株価が上昇した銘柄は翌日売り浴びせられて下落する。今日下がると明日は買いが殺到して上昇する。人間は、現時点の現象を見て次の行動を決める近視眼的傾向が強い。深い分析や長いスパンでの株価傾向を研究して株の売買をする人は少ない。
直前のデータを見れば、そのデータを見て人間が次にどんな行動を起こすかをある程度予測できることが極めて多い。

時系列データの解析とモデリング
時系列データ(例:株価の変動、人口の推移、鉄鋼生産量、・・・)は、再現できないことが多い。
 再現実験が難しい場合に、模擬実験(シミュレーション)を実行してみる。
 模擬実験(シミュレーション)の意義:
・現象に関する過去の記録や現在に残されているデータを用意する。
・現象を説明できるかもしれないモデル(仮想の機構や数式)を創ってみる。
・モデルを基にして、現象を模擬的に出現させる。
・「模擬的に出現させた現象のデータ」と「現象に関する過去の記録や現在に残されているデータ」が良く似ていれば、モデルは正しいと判定する。両者が明らかに違っていれば、モデルが間違っていると判定する。
 
時系列と変動を数値をながめて特徴を見つけ出すことが大事になってくる。

感想
時系列のデータを調べるだけでこんなにもいろいろな予測が立てられるのかと驚いたと同時にとても面白いと思いました。人間の行動ですらある程度予測できることを知り本当に興味をそそられました。さまざまな現象にこの論理をあてはめて調べてみたいです。

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