データサイエンス教育研究センターとリスク研究センターでは、平成30年2月20日(火）、広島大学大学院社会科学研究科より山田 宏先生をお迎えして、研究セミナーを開催致しました。

  日　時：平成30年2月20日(火）16：10～17：10　
  会　場：滋賀大学　彦根キャンパス　セミナー室（大）（士魂商才館3F）
  演　題：『Bridge Filtering―ブリッジ・フィルタリング―』
　講  師：山田 宏氏（広島大学大学院社会科学研究科　教授）　　

【講演概要】
　株価などの時系列データから、解釈が容易なトレンドを抽出する方法はトレンドフィルタリングとよばれる。トレンドフィルタリングの代表的な方法としては、滑らかなトレンドを抽出するHodrick-Prescott (HP) フィルタリングと、区分的に線形なトレンドを抽出するL1トレンドフィルタリングがある。これらはそれぞれ、時系列データの差分に対してL2ノルム、L1ノルムの罰則を課した罰則付き最小二乗法の形で定式化される。
　本セミナーでは、これらを一般化しLpノルムの罰則を課したブリッジ・フィルタリングについて、広島大学社会科学研究科の山田宏教授による講演が行われた。ブリッジ・フィルタリングでは、pの値に応じて滑らかな、あるいは区分的に線形なトレンド抽出が可能になる。また、ブリッジフィルタリングにおける最適化問題において大域的最小解をもつことを示した。さらに、推定に伴うチューニングパラメータの選択方法についても議論した。
　今回は初のデータサイエンス教育研究センターとの共催ということもあり、経済・データサイエンス両学部からの参加者があった。質疑応答では手法の詳細や今後の発展の方向性などについて活発な議論が交わされた。

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