インド株式市場の幾何学的特性を通じた分析

本論文では、機械学習手法を用いてハイパーボリック空間にネットワークを埋め込むことで、インド株式市場の分析を行っている。ハイパーボリック空間でのクラスタリングは、トポロジカルなコミュニティ構造をより正確に反映することを示している。また、ハイパーボリック距離とハイパーボリック最短経路距離の統計分析により、市場の安定期と変動期を明確に区別できることを実証している。さらに、埋め込まれたネットワークのモジュラリティを用いることで、市場の重要な変化を早期に捉えられることを示している。最後に、コアレッセント埋め込みにより、自然なクラスタリング能力を活用して市場セクターを明確に分離できることを示している。