| 研究課題/領域番号 |
21K13329
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| 研究機関 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
五島 圭一 横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 准教授 (10843956)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 転移学習 / ベイズ理論 |
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| 研究実績の概要 |
令和5年度は、転移学習及びベイズ理論の枠組みによってファイナンス理論に基づく伝統的なモデルを骨格として入れることで機械学習モデルの制御を試みた。具体的には、機械学習によってオリジナルデータのみから学習するのではなく、はじめに伝統的なモデルを推定し、そこから人工データを発生させ、オリジナルデータと様々な比率で混ぜたデータを用いて機械学習モデルを学習することで、モデルの制御及びブラックボックスの緩和を試みた。機械学習を用いた米国のイールドカーブ予測を題材に研究を取り掛かっており、伝統的なモデルをダイナミック・ネルソンシーゲル・モデルとして、本手法の有効を理論的・実証的に検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
令和5年度は、進めてきた研究成果の一部をまとめることで、査読付学術雑誌に1本掲載された。一方で、所属機関の変更に伴い、研究活動環境の整備や授業準備、管理運営業務に係る書類作成等に時間を割いたため、一部進捗が遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題は研究期間を1年間延長して、来年度も行うことになった。ただし、現段階で大枠のデータ分析は終えており、細部の追加分析を行い、研究成果を論文としてまとめて、学術誌への掲載を目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
理由：所属機関の変更に伴い、研究活動環境整備や授業準備、管理運営業務に係る書類作成等に時間を割いたため、一部研究成果の報告が間に合わなかった。そのため、主に研究成果発表に係る研究費について次年度使用額が生じている。
使用計画：本研究課題の補助事業期間の最終年度となるため、主に研究成果の発表及びとりまとめの実施に使用する予定である。
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