研究課題
情報開示研究の研究領域では、かつて量の意味でも頻度の意味でも希少であったビジネス・経済情報環境から、ビックデータやAIが加速的に発達する過多情報環境に進化したときに起こりうる、国単位のマクロ経済社会的な影響について、統計的データを用い、政治経済学的な解釈を加えて考察した。また、上場企業のCFOに対する質問紙調査を実施し、自社の内部統制の有効性に対する自己評価と内部統制報告制度の効果に対する評価との関連性を検討するとともに、回答の因子分析を通じて、上場企業においていかなる要因が内部統制報告制度の課題と認識されているのかを検討した。資本市場の資産価格形成については、資産価格がブラウン運動で駆動されるとき、大量の標本が利用可能であっても期待収益率の推定誤差は改善しないが、共分散の推定誤差はかなり改善することを解明した。その結果、期待収益率推定が投資家毎に異なる異質的確信がビッグデータ環境下でも成立すると考え、各投資家および代表的経済主体の主観的証券市場線を導出し、後者が市場で実現する証券市場線に一致することを示した。また、「株主の視点」と「経営者の視点」の違いを、キャッシュフロー、持分、資本コストの観点での論点整理を行った。ビッグデータ解析の研究領域では、次世代コンピュータの中でも、組合せ最適化問題に対する高効率解法として期待されるイジングマシンに着目し、整数・バイナリ変換に関する実験的研究ならびに、イジングマシンの性能を引き上げるための手法を構築するための統計力学的研究を行った。その結果、イジングマシンの性能を引き出す手法を構築することに成功した。また、ビッグデータ環境下において次世代コンピュータの果たす役割について検討した。さらに、ポートフォリオ投資の大規模な組合せ最適化問題に対して、イジングモデルの適用を行った。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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