| 研究課題/領域番号 |
23K01319
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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07010:理論経済学関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
柿中 真 立命館大学, 経済学部, 教授 (40421234)
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| 研究分担者 |
Lin Ching 国際大学, 国際関係学研究科, 准教授(移行) (70582287)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 経済成長 / 経済構造変化 / 機械学習 / 解釈可能機械学習 / マクロ経済 / 構造変化 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では近年発展著しい機械学習を応用し、構造変化に関する二つの問題、①経済の構造変化がいつ起きたのか、②どの構成要素（経済変数）が構造変化をもたらしたのか、についてマクロ経済理論を基に検証する。異なる経済構造（金利ルール・固定貨幣成長ルール等の金融レジーム、価格安定・生産安定等の中央銀行目標など）から特徴づけられる動学的確率的一般均衡（DSGE）モデルから人工的に生成されたデータを使用した上で本研究手法のパフォーマンス・頑健性を確認する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では近年発展著しい機械学習を応用し、構造変化に関する二つの問題、経済の構造変化がいつ起きたのか、また、どの構成要素（経済変数）が構造変化をもたらしたのか、についてマクロ経済理論を基に検証することである。今年度については、まず、近年発展の著しい機械学習手法のレビューを行った。それを基に、経済構造の非線形性を捉える方法としてArtificial Neural Network (ANN)などの機械学習手法を用いたモデルの構築及びその評価に取り組んだ。具体的には、①米国経済成長の短中期マクロ予測に関する課題、②米国経済成長のマクロ決定要因に関する課題、また③各個人が米国株式市場に投資するか否かに関する課題に関してそれぞれ３つの論文執筆に取り組んだ。そのうち、①については国際学術雑誌に投稿し現在レビュー中である。その他②及び③については現在論文執筆中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では近年発展著しい機械学習を応用し、構造変化に関する二つの問題、経済の構造変化がいつ起きたのか、また、どの構成要素（経済変数）が構造変化をもたらしたのか、についてマクロ経済理論を基に検証することである。これらの二つの課題に取り組む際に必要な非線形性を捉える機械学習モデルの特定化及びそのデータとの整合性の検証に取り組んだ。
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| 今後の研究の推進方策 |
「経済の構造変化がいつ起きたのか」に関する研究、及び「どの構成要素が構造変化をもたらしたのか」に関する研究を進める。具体的には、今年度の機械学習を基にしたモデルを考慮した上で、近年、開発された解釈可能機械学習手法（SHAPなど）を応用して、経済構造変化のタイミングの特定化及びその決定要因の特定化を試みる。
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