テキスト情報と機械学習を用いたマクロ計量経済分析

Research Project

Project/Area Number	24K00241
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related Basic Section 07060:Money and finance-related Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section07030:Economic statistics-related , Basic Section07060:Money and finance-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	新谷元嗣東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (00252718)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000) Fiscal Year 2026: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000) Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000) Fiscal Year 2024: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Keywords	ナウキャスト / 時系列モデル / テキスト情報 / インフレ予想
Outline of Research at the Start	最初にGDPのナウキャストにおいて、既存の数値データと組み合わせ、テキスト情報の速報性を有効に活用する可能性を検証する。次にテキスト情報を利用して家計のインフレ予想形成の動学過程を推定し、マクロ経済政策の含意を導出する。最後にテキスト情報から金融政策ショックを識別し、VARモデル等の時系列モデルと組み合わせて推定することで金融政策の有効性の検討を行う。