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ファイナンスデータに対する説明可能な機械学習手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 21K13329
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分07060:金融およびファイナンス関連
研究機関横浜国立大学 (2023)
早稲田大学 (2021-2022)

研究代表者

五島 圭一  横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 准教授 (10843956)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
キーワード転移学習 / ベイズ理論 / 分散投資 / 超過相関 / 暗号通貨 / ファイナンスデータ / 機械学習 / 気候変動リスク / 企業パフォーマンス / ファイナンス / 説明可能性 / データサイエンス / 予測モデル
研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、ファイナンスデータに対する説明可能な機械学習手法の開発を行うことである。ファイナンスデータに対する機械学習の応用は大きな可能性を秘めている一方で、金融実務への応用の課題の一つに機械学習が持つブラックボックスがある。金融実務においては説明責任や透明性が求められる場面も多いことから、本研究ではこうした社会的要請に答えるためのファイナンスデータに対する機械学習手法を開発する。具体的には、ファイナンス理論に基づく伝統的なモデルと機械学習に基づくモデルとの併用技術の開発という研究課題への取り組みを通じて、本研究の目的を達成する。

研究実績の概要

令和5年度は、転移学習及びベイズ理論の枠組みによってファイナンス理論に基づく伝統的なモデルを骨格として入れることで機械学習モデルの制御を試みた。具体的には、機械学習によってオリジナルデータのみから学習するのではなく、はじめに伝統的なモデルを推定し、そこから人工データを発生させ、オリジナルデータと様々な比率で混ぜたデータを用いて機械学習モデルを学習することで、モデルの制御及びブラックボックスの緩和を試みた。機械学習を用いた米国のイールドカーブ予測を題材に研究を取り掛かっており、伝統的なモデルをダイナミック・ネルソンシーゲル・モデルとして、本手法の有効を理論的・実証的に検証した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

令和5年度は、進めてきた研究成果の一部をまとめることで、査読付学術雑誌に1本掲載された。一方で、所属機関の変更に伴い、研究活動環境の整備や授業準備、管理運営業務に係る書類作成等に時間を割いたため、一部進捗が遅れている。

今後の研究の推進方策

本研究課題は研究期間を1年間延長して、来年度も行うことになった。ただし、現段階で大枠のデータ分析は終えており、細部の追加分析を行い、研究成果を論文としてまとめて、学術誌への掲載を目指す。

報告書

(3件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (9件)

すべて 2024 2023 2022 2021

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Otologic disease trends in Japan post-COVID-19 outbreak: A retrospective time-series analysis2024

    • 著者名/発表者名
      Kondo Keisuke、Honda Keiji、Goshima Keiichi、Inoue Norihiko、Shinjo Daisuke、Tsutsumi Takeshi、Fushimi Kiyohide
    • 雑誌名

      Auris Nasus Larynx

      巻: 51 号: 3 ページ: 525-530

    • DOI

      10.1016/j.anl.2024.01.004

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] 国際株式市場間の連動性の長期変遷に関する実証分析2023

    • 著者名/発表者名
      五島圭一
    • 雑誌名

      ファイナンシャル・プランニング研究

      巻: 22 ページ: 39-45

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 東京株式市場におけるカーボンプレミアム2022

    • 著者名/発表者名
      五島圭一、八木厚樹
    • 雑誌名

      証券アナリストジャーナル

      巻: 60(8) ページ: 67-80

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] News implied volatility and aggregate economic activity: evidence from the Japanese government bond market2022

    • 著者名/発表者名
      Goshima Keiichi、Ishijima Hiroshi、Shintani Mototsugu
    • 雑誌名

      Applied Economics Letters

      巻: - 号: 6 ページ: 1-6

    • DOI

      10.1080/13504851.2022.2140751

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Diversifying Meltdown Risk of Cryptocurrencies2023

    • 著者名/発表者名
      Kanji Suzuki, Yuji Sakurai, Keiichi Goshima
    • 学会等名
      The 29th International Conference Computing in Economics and Finance
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Diversifying Meltdown Risk of Cryptocurrencies2023

    • 著者名/発表者名
      鈴木莞司、桜井悠司、五島圭一
    • 学会等名
      第58回(2022年度冬季)ジャフィー大会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] Diversifying Meltdown Risk of Cryptocurrencies2023

    • 著者名/発表者名
      鈴木莞司、桜井悠司、五島圭一
    • 学会等名
      第17回日本統計学会春季集会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] 東京株式市場におけるカーボンプレミアム2022

    • 著者名/発表者名
      五島圭一
    • 学会等名
      大阪大学経営研究会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] CO2排出量と企業パフォーマンス:Double Machine Learningを用いた日本の実証研究2021

    • 著者名/発表者名
      有賀涼、五島圭一、千葉貴司
    • 学会等名
      日本経済学会2021年度秋季大会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書

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公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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