金融トラブルに行動バイアスはどう関連するか:機械学習による複合要因の分析

• 研究課題/領域番号: 24K04829
• 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07040:経済政策関連
• 研究機関: 山形大学
• 研究代表者: 鈴木 明宏 山形大学, 人文社会科学部, 教授 (30312721)
• 研究分担者: 高橋 広雅 広島市立大学, 国際学部, 教授 (80352540) ; 竹本 亨 日本大学, 法学部, 教授 (60551512)
• 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: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 金融トラブル / 行動バイアス / 金融リテラシー

研究開始時の研究の概要

本研究では機械学習と独自アンケートを用いて、金融トラブルへの遭いやすさの予測モデルを開発する。「金融リテラシー調査」を利用した既存研究では、金融リテラシーの向上が金融トラブルを減らすという前提が存在した。しかし、金融トラブルの回避にはリテラシー向上だけでは不十分なことが明らかとなってきた。そこで、本研究は行動バイアスを含む個人属性から金融トラブルに遭う可能性を予測する。
また、トラブルの種類を細分化し、トラブルの種類間の違いを調査する。本研究の進展により、行動バイアスや他の個人属性に応じてどのような金融トラブルに遭いやすく、どう注意すればよいかの提案に資することが期待される。