研究課題
基盤研究(B)
ニューラルネットワークやLasso等の代表的な機械学習手法をマクロ経済分析に採用し、非線形性を考慮した経済予測モデルを構築した。その際、伝統的なマクロ経済データに加えて、ミクロデータ、サーベイデータ、高頻度データなどのビッグデータや、テキストデータなどオルタナティブデータを利用した。また標準的な時系列モデルだけでなく、マクロ経済理論に基づき、家計や企業等の経済主体の最適化行動を含んだ動学的確率一般均衡モデルによる政策評価も行った。
マクロ経済学
ビッグデータが利用可能な場合、機械学習の手法を活用することにより、マクロ経済変数の将来予測精度が高まることや、マクロ経済変動における非線形性の重要性が確認された。この結果と家計や企業等の経済主体の最適化行動を含んだマクロ経済理論モデルを組み合わせることで、より望ましい政策評価や因果推論が可能になることが示された。
