日本経済研究センターは10月16日、第３回「AI・ビッグデータ経済モデル研究会」を開催した。この日の１件目として日本銀行エコノミストの前橋昂平氏から、大規模時系列データに機械学習モデルや因子モデルを適用し、日本の主要マクロ経済指標の予測を試みた研究成果の報告があった。研究会では予測の手法と結果の評価、および利用データなど、多方面から活発に議論した。
バックナンバー
- 2023/09/13
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EBPMに自治体税務データを活用
法的・技術的課題の克服に知恵集め
議事要旨 第16回
- 2023/04/03
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経済分析で活用進むオルタナティブデータ
速報性や豊富な情報から予測精度を改善
議事要旨 第15回
- 2022/10/18
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原理の究明求められる深層学習の優位性
ブラックボックスから制御可能な技術へ
議事要旨 第14回
- 2022/08/16
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新聞記事から景気動向を迅速に捉える
機械学習も活用し景況感指数を作成
議事要旨 第13回
- 2022/06/21
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ファイナンス理論との融合進む深層学習
ブラックボックス問題を解消する試みも
議事要旨 第12回
- 2022/02/10
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コロナ禍で改良目指すGDPナウキャスト
定期公表を始めた２つのモデルの成果と課題
議事要旨 第11回
- 2022/01/05
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資産運用で広がるAIの参入余地
目的・機能に応じた資産配分が新トレンド
議事要旨 第10回
