(一社)人工知能学会
知識ベースシステム研究会(SIG-KBS) |
[ 対象研究領域| 開催済み研究会| 年間予定| 2024年度委員構成| 研究会奨励賞| 研究会資料(J-Stage) ]
テーマ | 「データサイエンスと機械学習応用」および一般 |
日時 | 2024年12月20日(金) |
場所 | 慶應義塾大学・日吉キャンパス ※ ハイブリッド (オンサイトとオンライン) |
発表申込締切 | 2024年10月25日(金) |
原稿投稿締切 | 2024年11月15日(金) |
プログラム | 招待講演およびプログラム詳細について |
発表申込 |
申し込みシステムからお申し込みください |
招待講演 | 水門 善之 (野村證券株式会社/東京大学大学院) |
タイトル | オルタナティブデータを用いた金融経済分析 |
概要 |
昨今,金融経済分析において,政府の経済統計や企業の財務データ等を補完する形で, 様々なデータを活用する流れが進んでいる. これらはオルタナティブデータと呼ばれ,高頻度の売上データや物流データ, 携帯電話のGPSデータやクレジットカードの決済データ, 更にはインターネット上のテキストデータや経済活動を物理的に観測した 画像等の非構造化データまで多岐にわたる. オルタナティブデータを使用するメリットは,その情報の豊富さに加え速報性の高さも挙げられる. 本発表では,日本経済を対象としてこれまで著者らが行ってきた, 製造業の生産活動や家計部門の消費行動に関する各種オルタナティブデータを用いた研究を紹介する. |