回帰二進木を用いた天候デリバティブのためのルール抽出法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 214

グループ名: 【B】平成21年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2009/08/18

タイトル(英語): Rule Extraction for Weather Derivatives with Regression Trees

著者名: 高橋 輝(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Akira Takahasi(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 天候デリバティブ|回帰二進木|ルール抽出ルール抽出|Weather Derivatives|Regression Trees|Rule Extraction

要約(日本語): 本稿では、回帰二進木を用いた気温デリバティブのための気象データ特徴抽出を提案する。近年、天候デリバティブ取引が行われるようになり、今後、取引増加が見込まれる。天候デリバティブの中でも気温をデリバティブに使用する取引が多いことから、データマイニング手法の回帰二進木を適用し、気温変動に影響を及ぼす気象条件の指標の優先順位決定や特定の気温幅における特徴抽出を行うことは、取引の契約決定に有益であり、気温予測モデル構築の高精度化を可能にすることができる。

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