| 研究課題/領域番号 |
19K04888
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
山本 零 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (40756376)
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| 研究分担者 |
枇々木 規雄 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (30245609)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 資産運用 / グローバル / 金融工学 / 信用リスク評価 / 機械学習 / 入出金情報 / 機械学習モデル / サポートベクターマシン / 投資戦略 / 企業間ネットワーク情報 / 非正規性 / テキストマイニング / 議決権行使 / コーポレートガバナンス / 信用リスク / ガバナンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は新興国、特に中小型株式を含めたグローバル投資を実現するために大きく3つの分野の研究を行う予定である。
1つ目は新興国中小型企業を含めたグローバル市場の特性に合ったポートフォリオ最適化手法の確立であり、新興国の中小型株式のような正規性を大きく外れた収益率分布を持つ資産への投資方法を確立することである。
2つ目は新興国を含めたグローバル市場全株式の統計的手法による信用力評価、3つ目は様々な角度からのガバナンス評価方法の確立である。これらはグローバル市場の幅広い投資対象企業の中で企業価値の向上する企業を精査するための研究である。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではグローバル市場での高い運用効率を有する資産運用方法の確立し、その利用方法を提案することで年金等の資産運用の効率性を向上させることを目的としている。そのため主に3つの研究を行った。1つ目はグローバル市場の収益率分布に基づくポートフォリオ管理手法の提案。2つ目は運用効率改善のための新たな超過収益の源泉として企業間取引情報、テキスト情報の利用可能性調査、3つ目は限定的な財務情報のみ使用可能な状況での高い精度を保つ信用リスクモデルの開発である。
これらの研究成果は11本の査読付き研究論文、21件の学会発表として国内外で成果報告を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果はどのテーマも高い学術的新規性を有しており、11本の査読付き研究論文、21件の学会発表として国内外で公表されている。
これらの研究のほとんどは実際の資産運用を意識した実用性の高い内容であり、運用機関は大きな負荷なく資産運用に組み入れることが可能である。公的年金の運用などを受託している運用機関が本研究成果を取り入れることで、運用収益の改善に繋がることが期待される。これは少子高齢化を迎える我が国において非常に有益な成果である。
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