研究テーマ

ボラティリティのクラスタリングをモデル化し、リスク推定やストレス局面での挙動を整理するための枠組み。推定結果は「当てもの」ではなく、レジーム把握とリスク管理の補助として扱う。アウトプットは研究ノート、図表、検証手順の要約。

時間領域では見落としやすい周期性・帯域特性を周波数側から観察し、変動の構成要素を整理する。狙いは予測ではなく、ノイズと構造の切り分け、および安定な特徴量設計。

スケールを変えても残る複雑さ（自己相似性）を推定可能な指標として扱う。目的は神秘化ではなく、マルチスケール整合性の確認と構造崩壊兆候の検出。

関係性を前提にせず、成立条件と崩壊条件を検証する枠組み。中心は検定、破れ検知、コスト・流動性を含む実務制約の評価。

参加者の相互依存を概念モデルとして整理する。均衡計算ではなく、市場構造・ルール変更・混雑の影響を言語化し、設計上の盲点を減らす。

観測ノイズ下で隠れた状態（トレンド、レベル等）を逐次推定する枠組み。目的は当てることではなく、変化点や異常を滑らかに可視化すること。

観測に応じて確率分布を更新し、不確実性を明示した判断を行う枠組み。派手な結論ではなく、前提・感度・不確実性の可視化を重視。

状態遷移を形式化し、局面の移り変わりを整理する道具。未来断言ではなく、状態定義の妥当性と遷移安定性、ドリフト検知を重視。