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吉村・藤井研究室
山田研究室

Simulation And Virtual Environment

東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻
東京大学人工物工学研究センター

経済 (金融) データマイニング

Keywords: テキストマイニング, 市場リスク発見, 社会ネットワーク分析, モデル化, シミュレーションとの統合

(最新の研究成果はこちらをご覧ください。)

本テーマは、金融市場やマーケティング等に関する実際の経済データを分析して、社会的な意思決定を支援する重要情報を抽出するための技術 (統計分析・データマイニング等) を研究開発します。

経済 (金融) データマイニング

金融テキストマイニング

金融機関と共同で、市場参加者が特に注目する日本銀行の金融経済月報を題材として、長期的な市場動向を分析するテキストマイニング手法を世界に先駆けて開発しましたi.

これにより、既存の数値分析手法に比べ市場分析の推定精度を最大70%以上改善できました。さらに、人工市場シミュレーションとの統合により、通貨当局の価格安定化のための政策オプションの決定を支援するシステムとして用いる可能性があることを示しました。

社会ネットワーク分析

SNSサイトにおいて,アクティブに稼動するSNSの中からのべ約1,200個のSNSを抽出し,決定木分析を用いて成長するSNSの判別を行いましたii.。その結果、高い精度でこれから高成長するSNSを、ネットワーク構造から判別可能であることが明らかとなりました。

データマイニングとシミュレーションの統合

マーケティングデータや市場データなどのマクロな経済社会データと、ミクロな各個人の社会行動との関係をモデル化することを目指します。個人間の相互作用によりどのような経済現象が起こりうるかを推定する経済シミュレーションモデルを構築するための技術を研究開発します。これらの題材から、行動データを現場の活動支援に適用する手法を研究しています。

関連文献

  1. 和泉 潔, 後藤 卓, 松井 藤五郎, テキスト情報による金融市場変動の要因分析, 人工知能学会論文誌, 25巻3号, pp.383–387, 2010.
  2. 鳥海 不二夫, 山本 仁志, 諏訪 博彦, 岡田 勇, 和泉 潔, 橋本 康弘, 大量SNSサイトの比較分析, 人工知能学会論文誌, 25巻1号, pp.78–89, 2010.