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由许多经济参与者（政府，企业，家庭，其他国家等）引起的集体现象，并与确定性和概率元素衍生出的部分混合在一起，以及源自结构性变化的部分，例如政策和机构的变化，使定量确定性模型变得困难。高频收音机的行为主要是随机的，低频收音机的行为主要是由于结构变化。中频行为主要是确定性的，表明宏观行为，可以预期显示高度递归的动力学。这项研究旨在创建一个定量确定性的经济波动模型，该模型使用以中等频率的行为为重点的机器学习。从一个国家的经济波动中包含的确定性和概率元素以及源自结构性变化（例如政策和机构的变化）中所包含的部分和概率元素的组合，以及这些部分的分离是关键。 2022年，由三位研究人员（一名领先的研究者和两名研究人员）撰写的一篇由国际同行评审期刊Applied Economics撰写和发表的一篇共同撰写的论文，该论文在经济波动中看到的中等频率的行为，在研究中找到了确定性结构。我们通过县对采矿和工业生产指数进行了每月时间序列数据分析，这是日本的一个区域经济指标，以及美国的州经济指标以及美国的州经济指标，我们已经通过Synchron的趋势来阐明了Hilbert转换的区域经济指标的时间序列。他们还发现，这个水平的规模与经济的兴衰有关。我还使用类似方法写了一篇论文，以阐明从几周到几个月的多个交换时间序列数据之间看到的同步结构。