テキスト情報と機械学習を用いたマクロ計量経済分析

• 研究課題/領域番号: 24K00241
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07030:経済統計関連; 小区分07060:金融およびファイナンス関連; 合同審査対象区分:小区分07030:経済統計関連、小区分07060:金融およびファイナンス関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 新谷 元嗣 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (00252718)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円); 2026年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2025年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
• キーワード: ナウキャスト / 時系列モデル / テキスト情報 / インフレ予想

研究開始時の研究の概要

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。