| 研究課題/領域番号 |
16K03670
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| 研究機関 | 立正大学 |
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研究代表者 |
慶田 昌之 立正大学, 経済学部, 専任講師 (80401199)
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| 研究分担者 |
竹田 陽介 上智大学, 経済学部, 教授 (20266068)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 金融政策 / 統計的自然言語処理 / latent semantic analysis / コミュニケーション / 非伝統的金融政策 / 政策スタンスの変更 / マイナス金利 |
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| 研究実績の概要 |
金融政策委員会の意思決定に関して2つの方向性で研究を進めている。第1に統計的自然言語処理の手法を用いて、金融政策の政策スタンスを評価が可能であるかについて、研究代表者と研究分担者の共著論文 "A Semantic Analysis of Monetary Shamanism: A case of the BOJ's Governor Haruhiko Kuroda" をRIETI Discussion Paper Series 17-E-011として公表した。本論文は latent semantic analysis (LSA) を用いて日本銀行総裁の記者会見要旨を分析した結果、白川総裁と黒田総裁の発表した会見要旨を分類することにおおよそ成功し、黒田総裁の時期においてマイナス金利の導入など主要な政策スタンスの変更について会見要旨の変化を検出することに成功した。この結果は概ね政策スタンスを定量的に判定できる可能性を示唆している。本論文の公表にあたっては、RIETIの検討会議の参加者との討論によって有益な示唆を得た。また、統計研究会金融班と京都大学・一橋大学共同利用・共同研究拠点ワークショップ「マクロ経済学のフロンティア」で発表し、参加者から有益なアドバイスを得た。今後は本論文を改訂して、国際的な学会誌に投稿する予定である。
第2にアメリカ経済学会 AEA 2017 Annual Meeting に参加し、主として機械学習に関するいくつかのセッションに出席した。この分野の最新の研究報告を聞いて、統計的自然言語処理に応用していく方法について新しい知見が得られた。今後、latent Dirichlet allocation (LDA) を用いた金融政策関連文書の分析を行う予定であるが、最新の機械学習を応用する分析手法についても検討していく予定である。
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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
研究計画と比べて特に進んでいる点は、LSAを用いた金融政策関連文書の分析について論文を執筆し、国内のワークショップ等で報告し、改訂の作業を行なっている点にある。
一方、遅れている点は、LDAを用いた分析を今後行う必要がある点である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度のLSAの分析から得られた知見を利用して、LDAを用いた分析を進めていく。また、機械学習を用いた分析手法について、手法の開発に着手し、可能な限り速やかに実行していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究用計算機の費用を計上したが、現有機械での今年度の研究実施が可能であると判断し、次年度に購入することが研究費の効率的な利用に資すると判断したため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
2017年度に、研究用計算機を購入する予定である。
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