| 執筆者 | 池田 裕一（京都大学）／青山 秀明（ファカルティフェロー）／初田 哲男（理化学研究所）／日高 義将（京都大学）／白井 朋之（九州大学）／相馬 亘（立正大学）／家富 洋（立正大学）／Abhijit CHAKRABORTY（インド科学教育研究所 / 理化学研究所）／藤原 明広（千葉工業大学）／中山 靖司（SBI金融経済研究所）／新井 優太（麗澤大学）／Krongtum SANKAEWTONG（京都大学） |
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| 発行日/NO. | 2024年12月 24-E-085 |
| 研究プロジェクト | 暗号資産や実体経済における価格ダイナミクスとその複雑ネットワーク |
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概要
サイバーフィジカル経済を実現するためには、情報技術の発展に伴い生じたデジタル社会の問題に対処することが急務である。本研究では,暗号資産取引におけるノード間の関係性と時間の経過に伴う変化をネットワーク表現した動的グラフに対して、グラフ理論、トポロジー、高次元統計解析を基に、異常事象に関する3つの研究課題：(1) 価格に先行する取引の先行指標はあるか？ (2) 流通速度と物価の間に相関関係はあるか？ (3) 取引ネットワークには群れ現象があるか？に答えるために数理的基盤を体系化する。ここで、異常事象とは、大きい価格変動に寄与する取引の特徴を指す。暗号資産取引の価格高騰期における動的グラフを対象に事例研究を行い、複数の数学的手法を用いて異常事象の個別指標を推定する。主要な暗号資産について3つの研究課題に答えることにより、さまざまな異常検知手法の有効性を検証する。最後に、個々の分析手法から得られる様々な特徴を入力することで、総合的なアノマリ指標を推定するアノマリ検知AIの概念を提案する。
概要（英語）
Realizing a cyber-physical economy requires dealing with the problems of the digital society that have arisen with the development of information technology. This study systematizes the mathematical basis for detecting anomalies for a dynamic graph, a network representation of relationships among nodes of crypto asset transactions and changes as time passes, based on graph theory, topology, and high-dimensional statistical analysis, to answer the three research questions: (1) Are there leading indicators of transactions that precede prices? (2) Is there a correlation between the velocity of circulation and prices? (3) Is there a herding phenomenon in the transaction network? Here, we define “anomaly” as large price fluctuations that affect transactions. The multiple methods above are applied to dynamic graphs during higher priced periods of crypto asset transactions to estimate individual anomaly indicators. We verify the effectiveness of the various anomaly detection methods by answering the three research questions for a major crypto asset. Finally, we propose a concept for an anomaly detection AI that estimates a comprehensive anomaly indicator by inputting various features from individual analysis methods.
