複雑系科学では，多数の要素が相互作用する中で生じる大域的なパターンを解析するため，様々な数理的手法が提案されてきました．この知見と大規模金融データ解析を組み合わせることで，金融市場の複雑な状態を定量的に捉え，内在するリスクを検出できる可能性があります．こうした試みは国際的にも注目を集めています．本センターでは，複雑系科学に基づく手法を取り入れた金融データ解析を行い，市場状態の定量化や不安定性の予兆検知を試みています．

点過程解析による，金融取引を引き起こす外生・内生要因の強さの推定と金融市場状態の定量化

点過程は刻一刻と発生するイベントを扱う理論的枠組みです．本研究では，東京証券取引所（東証）株式市場における時間的に不均一に分布する取引時刻（取引点過程時系列）を分析し，市場状態の定量化を試みました．具体的には，取引を引き起こす外生・内生要因の強さの時間変化を推定するアルゴリズムを検討・改良し，取引点過程時系列に適用しました．その結果，政策発表など外部イベントの影響を定量的に捉えるとともに，銘柄ごとの外生・内生要因への反応の差異について有用な知見を得ることができました．

Dynamical Network Marker (DNM) 理論に基づく金融市場の不安定性の予兆検知

DNM理論は，力学系理論に基づき不安定性の予兆を検知する手法を提案する理論です．このDNM理論を生体システムに応用したDNB（Dynamical Network Biomarker）理論は，超早期予防システムへの応用を目指した研究が重点的に進められており，発病に先立つ未病段階を検知し得る先進的な手法として注目されています．本研究では，東証の詳細な発注取引データを用いて，各市場参加者を市場内の因子とみなした系を考慮し，その発注取引間相互作用にDNM理論を適用することで，市場不安定性の予兆検知を試みます．

伊藤真利子，羽佐田紘之，大西立顕，本間裕大，「取引市場不安定化の予兆検知を目的とした詳細時系列データへのDNM理論の適用」，金融庁金融研究センターディスカッションペーパー，DP2025-6，2025.

Ito MI, Honma Y, Ohnishi T, Watanabe T, Aihara K. “Exogenous and endogenous factors affecting stock market transactions: A Hawkes process analysis of the Tokyo Stock Exchange during the COVID-19 pandemic.” PLoS ONE Vol. 19, No. 4, p. e0301462, April 17th, 2024.

伊藤真利子，羽佐田紘之，大西立顕，本間裕大，「DNM理論に基づく市場不安定化の早期警戒指標の検討」，2025年度経済・社会の分野横断的研究会プログラム，2025年12月23日

伊藤真利子，本間裕大，大西立顕，渡辺努，合原一幸，「点過程時系列に基づく市場銘柄の関係性を定量化する手法の考察」，アルゴリズム取引と金融市場学会 株式市場と外国為替市場における高頻度データ分析，2023年12月26日

伊藤真利子，本間裕大，大西立顕，渡辺努，合原一幸，「取引点過程の特徴量から見た日銀臨時会合時の株式市場動向の定量化」，キャノングローバル戦略研究所2023年度経済・社会の分野横断的研究会，2023年12月15日

伊藤真利子，本間裕大，大西立顕，渡辺努，合原一幸，「Hawkes 過程モデルに基づく 市場取引を引き起こす要因の推定」，日本物理学会第78回年次大会，2023年9月17日

伊藤真利子，大西立顕，本間裕大，「東証の株式市場における取引点過程の時系列解析」，第27回進化経済学会東京大会進化経済学会論集第27集，pp. 1-16，2023年3月18日