経済物理学に関する研究成果や情報を以下にリンクしておきます。
[KabuTaroの研究室]
・日経平均OverNight価格変動とバブル状態との関係について
⇒ 日経平均（１９８５年〜２００６年）のOverNight価格変動について１９８６年と２０００年の不連続な
変動が一体何に由来するのか？また、その前後で株価はどうなっているのか考察してみました。
何かバブル状態と非バブル状態あるいは逆バブル状態の違いに対応しているように思えますが
果たしてどうなんでしょうか？
⇒ 散乱現象におけるCauchy分布の例です。
⇒ 日経平均先物（１９９６年６限月〜２００３年３限月）について最終決済日における累積出来高を調べて
みました。先物と言っても実際に取引が活発になるのは最終決済日前３ヶ月からであることや累積出来高
のグラフがある種の特徴的な形をしていることなどわかりました。私の考えている価格変動力学モデルと
して累積出来高ポテンシャルの可能性について考えてみました。
・日経２２５指数１分足の対数価格変動はコーシー（Cauchy）分布？
⇒ 日経平均（１９９６年３月〜２００３年２月）の１分足の対数価格変動がほぼコーシー分布に従っている。
確率密度関数でありながら平均すら定義できないこの不思議な関数においては中心極限定理すら成立しない。
正規分布も含めてこれら分布関数は自由度μのｔ分布によって統一的に見ることができる。先の日足の場合
の価格変動がほぼμ＝２のｔ分布であったこととあわせて大変興味深い。
⇒ 世界的な石油価格の上昇で連日高値更新のニュースが報道されているんで、実際どんなものなのか
過去の価格推移を見てみました。ITバブル崩壊後にも同じような動きをしていたことが見て取れます。
とすると、暴落が近いってこと！？
⇒ いわゆる９．１１の前後の日経２２５先物の動きです。ファットテールの原因となっている大価格変動は
場中には起こらず寄り付きと引けに起こっていることがわかります。このような暴落した日ですら価格変動
の９９．７８％は０円または±１０円に集中しています。大価格変動をボラティリティの変動として捉えるには。
無理があるように思えます
[訂正] ファットテールと言われている現象は先物のようなティック毎の価格変動ではなく日経平均などの
１分足のようなある程度時間間隔をとった価格変動についてでした。この場合、引けや寄り付きで
起こる価格変動を除いても確かにファットテールは観測されます。
⇒ ＩＴバブル期を振り返って暴落日を大胆に予測してみました
⇒ 私が筑波大学で行ったコロキウム（2003.10.8）の内容です。（Power PointファイルをHTML化したものです）
ポテンシャルモデルに間違いがあるのですがそのままにしてあります。純粋にNelson理論入門として見てください。
・Sech^2型ポテンシャルによるボラティリティ変動モデル
⇒ Neslon理論の価格変動モデルへの応用例です
・各国の株式市場における２日後の価格変動の相関について
⇒ 大価格変動のリアクションが２日後に出ていることがよくわかります
・日経平均（1949.5.16〜2003.10.9）で５％以上の暴落後の１０日以内の反騰確率
・日経平均（1991.1.4〜2003.10.9）で4.5％以上5.5％以下の暴落後１０日以内の反騰確率
・日経平均、NYダウ、S&P500の価格変動度数分布とｔ分布、ガウス分布との比較
・各国の株価指標における価格変動度数分布とｔ分布、ガウス分布との比較
⇒ 現在の相場について過去のＩＴバブル期との類似性からその寿命と規模を予測する
[Ｒによる時系列解析]
・Ｒ入門
・Ｒを使った各国の株価指標の価格変動分布とｔ分布、ガウス分布との比較
⇒ ＲはMathematicaに比べて統計解析は格段に速いですくグラフもきれいです
⇒ 経済物理学関連でよく目にするグラフです
⇒ 個別銘柄の場合、Ｓｅｃｈ関数へのフィッティングが結構良いです
・日経２２５採用銘柄（２２１銘柄分）の８％以上暴落後の反騰について
⇒ 個別銘柄で見ても反騰している銘柄が多いことがわかります
・日経２２５採用銘柄（２２４銘柄分）の８％以上暴騰後の時系列について
⇒ 暴騰した銘柄に対して必ずしも反落があるとは限らないようです
⇒ 比較的老舗の銘柄とは逆に順張り傾向が強いようです
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