高次元金融経済データを用いた最適ポートフォリオ選択

• 研究課題/領域番号: 24K04813
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 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
• 研究機関: 小樽商科大学
• 研究代表者: 田中 晋矢 小樽商科大学, 商学部, 教授 (80727149)
• 研究分担者: 植松 良公 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 (40835279)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: ポートフォリオ選択 / 高次元データ / 統計的推測

研究開始時の研究の概要

古典的なポートフォリオ選択理論に基づき金融経済データから最適なポートフォリオを構築する方法はデータが高次元すなわち対象が膨大な金融資産である場合には大きな困難が伴う．このような問題意識のもと本研究では高次元金融経済データに適した新しい最適ポートフォリオ構築方法を理論と実証の両面から考察を行うことを目的とする．

理論面では高次元化で金融資産を正しく「選別」しうる推定手法に関する理論特性を考察し，実証面では理論面で得られた知見に基づき実際の金融経済データを用いて高投資パフォーマンスが期待できる実用的なポートフォリオ構築方法の提案を行う．