理工学部

経営システム工学科

融通性に富み，現実的な問題にたいして柔軟に対処できるような情報処理をめざすのがソフトコンピューティングであり，ファジィ理論やニューラルネットワークなどから構成されている。ファジィ理論はランダムネスでは表せないようなあいまいさであるファジィネスを扱う。言葉の意味に含まれているあいまいさなどがファジィネスである。このようなあいまいさを含んでいるデータを解析したいときや，あいまいな情報のもとでの意思決定を行うときなどにファジィ理論を応用した統計的な方法が必要となってくる。また，ある種のファジィシステムやニューラルネットワークは非線形システムであり，非線形の統計モデルとして用いることができる。たとえば，金融時系列解析などに応用することも可能である。このようなソフトコンピューティングの応用に関する研究を行っている。

データ解析においては，重回帰モデルをはじめとして線形モデルが広く用いられている。時系列解析においても自己回帰モデルや移動平均モデルといった線形モデルがよく用いられる。しかしデータがなんらかの非線形性を有しているような場合，線形モデルでは特徴をうまくとらえられず，非線形モデルを用いる必要性が生じる。研究のひとつの目的は，時系列データに関する実証分析に用いやすい非線形モデルの構築と，モデリング法の確立である。また，金融時系列解析への応用も目的のひとつである。金融時系列解析で用いることのできるものとして ARCH，GARCHモデルなどが提案されているが，これらとは異なった観点からのモデルの構築を行っている。