二階層進化計算による条件木を用いた金融市場の構造変化予知と金融政策の効用評価

基于两层演化计算的条件树预测金融市场结构变化并评估货币政策有效性

• 批准号: 21K04537
• 负责人: 瀬之口 潤輔
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Tokyo University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04537/
• 关键词: マルチエージェントシミュレーション; 金融政策; 先行指標; 二階層進化計算; 条件木; TOPIX予測モデル; リッジ回帰; 効用評価

マルチエージェントシミュレーションを用いて、金融政策の先行指標となる米国債利回り差等をインプットデータとして、株価の推移を再現した。先行指標として、米国債利回り3か月と1カ月の差、米国債利回り5年と2年の差、米国債先物価格3か月と12カ月の差、OISと3か月LIBORの差などを用いた。これらは機関投資家が金融政策の先行指標として一般的に用いるものであるが、学術研究には用いられたことが無いため、この研究で採用した。金融政策の変更が市場に与える影響を考える際に、実際に金融政策が変更された時点ではなく、市場が金融政策の変更を織り込んだ時点での出来事を考慮する必要がある。このため当研究では、金融政策の先行指標となるものを抽出し、その動きが株価など他の金融商品の価格にどのような影響を与えるかを評価し、これをもって金融政策の変更が金融市場に与える影響を評価できるようにした。また金融市場に与える影響の評価は、マルチエージェントシミュレーションを用いた。つまり金融政策の先行指標の動きにより、株価等他の金融商品の価格にどのような影響が与えられるかを、マルチエージェントシミュレーションにより再現できるよう学習させる。これを用いて、今後の金融政策の変更が金融市場にどのような影響が与えられるかを評価することができるようになった。マルチエージェントシミュレーションで再現できる過去の株価の動きは、1週間ごとに区切り隔週での再現性を評価した。

MANUFACTURING TECHNOLOGY, FINANCIAL POLICY LEADING INDICATORS The interest rates on government bonds are rising and falling. The leading indicator is として, the difference between U.S. Treasury bond yields is 3 months and 1 month, the gap between U.S. Treasury bond yields is 5 years and 2 years, The U.S. government debt is currently priced at 3 months to 12 months, and the OIS is 3 months and LIBOR has a difference of 12 months.これらは Institutional investors が Financial policy の leading indicator と し て General に い る も の であるが、Academic research には用いられたことが无いため、このResearch でadopted した. Changes in financial policy and the impact on the market and the timing of changes in financial policy. It is necessary to consider the changes in market and financial policies when things come out at the right time.このため是什么意思では、Financial Policy のleading indicator となるものをdraw out し、その动きが Zhu価など His の価格にどのような Impact を and えるかをreview価し, これをもってFinancial policy の変 Update がFinancial market に and える Impact をreview価できるようにした.またFinancial market に and える の evaluation 価は, マルチエージェントシミュレーションを Use いた.つまりThe leading indicator of financial policy のmoving きにより, Zhu価 and other financial products の価格にどのような Impact がReproduce the できるよう learning させる with えられるかを and マルチエージェントシミュレーションにより. Changes in future financial policies and changes in financial marketsなimpactが与えられるかを comment価することができるようになった.マルチエージェントシミュレーションでReappearance of the pastの strain価の动きは、1 week ごとにsectional cut りevery other week でのReproducibilityを 価した.

项目成果

Forecasting of Global Stock Market by Two Stage Optimization Model

• 发表时间: 2022
• 作者: J. Senoguchi

Extraction of Space Containing Noise and Forecast of Complex Data by Multiway Tree Bi-Level GA

多路树双层遗传算法对含噪声空间的提取及复杂数据的预测

• DOI: 10.1527/tjsai.36-5_f-l52
• 发表时间: 2021
• 期刊: Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence
• 作者: Yuto Omae;Yohei Kakimoto;Makoto Sasaki;Jun Toyotani;Kazuyuki Hara;Yasuhiro Gon;Hirotaka Takahashi;瀬之口潤輔
• 通讯作者: 瀬之口潤輔