Expediting and Elaborating Business Forecast Using Machine Learning

使用机器学习加速和完善业务预测

基本信息

批准号：
21K18584
负责人：
齊木吉隆
金额：
$ 3.99万
依托单位：
Hitotsubashi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

一国の経済変動は多くの経済主体（政府、企業、家計、諸外国等）による集団現象である上に、決定論的な要素と確率論的な要素の双方に由来する部分と、政策や制度の変更等、構造変化に由来する部分が入り混じっており、それが定量的な決定論的モデリングを困難にさせてきた。高周波の振る舞いは主に確率的なものであり、低周波の振る舞いは主に構造変化等によるものである。中周波の振る舞いはマクロ的な振る舞いを示す決定論的なものが主であり、再帰性の高いダイナミクスを示していると期待できる。本研究では、中周波の振る舞いに着目した機械学習をおこない、これまで存在しなかった定量的な決定論的経済変動モデルの構築を目指している。一国の経済変動に含まれる決定論的な要素と確率論的な要素の双方に由来する部分と、政策や制度の変更等、構造変化に由来する部分が入り混じっており、それらの分離が鍵となる。2022年度は、経済変動に見られる中周波の振る舞いから決定論的構造を見出す研究に関して、研究代表者と研究分担者2名の計3名で執筆した共著論文が査読付き国際誌であるApplied Economicsに採択されて出版された。そこでは、日本の地域別景気指標である都道府県別鉱工業生産指数ならびにアメリカ合衆国の地域別景気指標である州別CIの月次時系列データ解析に取り組み、地域別景気指標の時系列をヒルベルト変換することで複素化し、時々刻々の位相を定義することによって同期レベルの推移を明らかにした。そして、その同期レベルの大小が景気の上昇下降と関係することを見出している。また、複数の為替時系列データの間の数週間から数か月のタイムスケールに見られる同期構造も同様な手法で明らかにして論文執筆を進めた。

一个国家的经济波动是涉及多个经济主体（政府、企业、家庭、外国等）的集体现象，也有部分源于确定性因素和随机性因素，也有部分源于政策等因素。机构变化等结构性变化是混合的，这使得定量确定性建模变得困难。高频行为主要是随机的，低频行为主要是由于结构变化等。中频行为主要是确定性的，表明宏观行为，并且可以预期表现出高度递归动态。在这项研究中，我们的目标是通过使用专注于中频行为的机器学习来构建以前不存在的定量确定性经济波动模型。一国经济波动中既有确定性因素，也有随机性因素，还有政策、制度变化等结构性变化，两者是混杂在一起的，很难分开，这是关键。 2022年，一篇由首席研究员和两名共同研究员三人合着的论文发表在同行评审的国际期刊《应用经济学》上，研究内容是从经济中的中频行为中寻找确定性结构。的波动。在那里，我们将分析日本的地区经济指数，即各都道府县的工业生产指数和美国的地区经济指数，即各州的CI的月度时间序列数据，并进行时间的希尔伯特变换通过将一系列区域经济指标复杂化并定义瞬时阶段，我们明确了同步水平的转变。他们还发现，同期规模与经济的兴衰有关。另外，我用类似的方法阐明了在几周到几个月时间尺度上的多个汇率时间序列数据中可以看到的同步结构，并继续撰写论文。