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
- 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
- 2021/02/05
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経済分析に利用広がるテキストマイニング
大規模記事データから「因果関係」を抽出
議事要旨 第５回
- 2020/12/23
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「経済損失型」広告、週末の外出自粛に有効
コロナ感染防止に「ナッジ理論」を活用
議事要旨 第4回
- 2020/10/30
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コロナ禍で注目高まる「METI POS小売販売額指標」
ビッグデータを活用した新指標開発事業
議事要旨 第3回
- 2020/10/23
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機械学習モデルの予測精度を評価
伝統的な時系列モデルを上回る
議事要旨 第3回
