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
- 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
- 2021/11/02
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企業退出と不正会計の予測精度高める機械学習
実務的ニーズ踏まえてモデル構築
議事要旨 第９回
- 2021/09/24
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経済学で紐解くビジネスネットワーク
名刺データからキーシティー特定も
議事要旨 第８回
- 2021/06/24
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深層学習と経済理論の連携で予測精度改善
モデルの「賞味期限」の短さに対応
議事要旨 第７回
- 2021/04/30
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３週間の緊急事態宣言では再々発出の恐れも
変異株のもと疫学マクロモデルで試算
議事要旨 第６回
