経済予測に関する人間と機械のアンサンブル法の考案
Developing a Human-Machine Ensemble Method for Economic Forecasts

概要

多様な人々の意見を集約する集合知(wisdom of the crowd)による経済予測が注目を集めています。また、機械学習による経済予測も近年研究されてきています。集合知による予測の特徴は、多様な予測を取り入れることで、様々な情報を考慮した予測ができることです。そして、機械学習による予測の特徴は、過去のパターンを学習し、論理的に予測を行えることです。これらの違いのため、たとえば、リーマン・ショックのような過去に例のない金融危機の際、機械はうまく予測を行うことができないのに対し、人間はある程度柔軟に予測を行うことができます。本研究では、これらの特徴をうまく活かし、より正確な予測を行うための組み合わせ手法(アンサンブル法)を提案します。

産業界への展開例・適用分野

インフレーションなどのマクロ経済指標の短期的な予測は非常に困難です。しかし、それらの指標に関する先の見通しは、金融政策や財政政策の決定はもちろん、企業における様々な意思決定にも影響を与えます。これを少しでも正確に予測することで、より効率的な意思決定を補助したいと考えます。また、人間と機械の予測の組み合わせ手法は、経済予測だけでなく、まだ機械だけでは難しい分野の予測にも適用できます。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
三吉 貴大	社会情報学専攻	石田・松原研究室	修士2回生
松原 繁夫	社会情報学専攻	石田・松原研究室	准教授
山本 章平	社会情報学専攻	石田・松原研究室	修士2回生
辻 一真	社会情報学専攻	石田・松原研究室	修士1回生
水嶋 舜人	社会情報学専攻	石田・松原研究室	修士1回生

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