統計的学習を用いた非線形計量経済モデルの新展開と金融・経済リスク評価への応用

2024 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 24H00142
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
• 研究分担者: 山内 雄太 名古屋大学, 経済学研究科, 講師 (00914160) ; 粟屋 直 早稲田大学, 政治経済学術院, 講師(テニュアトラック) (11005240) ; 黒瀬 雄大 筑波大学, システム情報系, 助教 (20713910) ; 高橋 慎 法政大学, 経営学部, 教授 (20723852) ; 國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40779716) ; 石原 庸博 高崎経済大学, 経済学部, 准教授 (60609072) ; 渡部 敏明 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 教授 (90254135)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31

学術的意義、期待される成果

本研究は、機械学習による分析手法と従来の計量経済分析の間を埋める、大きな問題意識の上に立った研究である。特に、本研究が主に扱う金融資産収益率のデータは、多数の観測値を容易に得ることができるため、大規模データを前提とした機械学習的アプローチとの親和性は高い。