2017 Fiscal Year Annual Research Report
Mathematical foundation of stress test simulation based on business transaction network
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26310207
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
高安 美佐子 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (20296776)
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| Project Period (FY) |
2014-07-18 – 2019-03-31
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| Keywords | 複雑ネットワーク科学 / 非線形輸送方程式 / 多層マルチ時空間シミュレーション / ビッグデータ / システムロバストネス / レジリエンス / 非線形相互作用 / 災害シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度までに、ネットワーク構造とお金の流れの統合シミュレーションモデルの基盤ができたので、モデルのパラメータをより正確に推定する方法を探求した。評価関数の関数形は明示できないので、ブラックボックス関数最適化のための有力な反復解法の一つである自然進化戦略の一種であるiADX-NES法を適用し、モデルの最適パラメータを推定する方法を開発した。学習率と重みの適応によって効率的な探索が実現できることを確認し、これまで手動で探索していたパラメータよりも適合度は良くなった。
ネットワーク構造とお金の流れの統合シミュレーションモデルの新たな応用として、GDPの推定が可能であることを示した。最適化したパラメータによって解いたモデルの解から推定したGDPは、実際のGDPと近い値で似たような変動をしていることを確認した。GDPの計算には調査とデータ整理に膨大な予算を必要とするが、企業ネットワークからGDPを推定することができるようになれば、安く速く推定値を公開することができるようになると期待される。
また、派生する問題として、企業の合併・吸収に関するデータ解析を行い、大きい企業ほど合併・吸収に関与する可能性が高いことを明らかにした。さらに、その傾向が年々増強されており、この合併・吸収傾向がそのまま続くと、近い将来、少数の企業による寡占状態と寡占企業の倒産による混乱による振動が起こることが数値モデルのシミュレーションによって予想されることがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
目標としていた最適パラメータの推定方法の改良は予想以上に早くよい結果が得られた。それによって、想定していなかった応用であるGDPの推定方法を開発することもできた。また、ここで開発したパラメータ推定方法を用いたお金の流れのモデルは、経済産業省が推進する地域未来牽引企業の選定の方法の中にも使われており、学術的な研究がすぐに実務的に応用されることになった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は最終年度になるので、これまでの成果をまとめる論文の執筆を優先する。基本方程式の導出方法、パラメータの最適推定方法、GDPの計算方法、災害の経済被害の推定方法など、これまでに得られた成果をまとめて整理し、論文としてまとめる。
新たな課題としては、企業の成長・衰退をお金の流れの動力学的な視点に基づいてモデル化を進める。まず、ネットワーク構造の変化に伴うお金の流れの変化が、どれくらいその後の企業の成長・衰退と相関を持つのかをデータに基づいて調べ、その結果を数理モデル化し、シミュレーションを行う予定である。
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| Causes of Carryover |
その他の項目として想定していた論文掲載費などが想定よりも少ない額ですんだために次年度使用額が生じた。次年度では、論文の掲載費が多くかかると見込まれる。
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