一覧へ戻る
AI・ビッグデータ経済モデル研究会 議事要旨 (第2回)

高頻度取引で株価形成はどう変わったか

流動性供給の役割も担う
クラスター分析で投資行動を分類

 

2020/10/06

日本経済研究センターは9月18日、第2回「AI・ビッグデータ経済モデル研究会」を開催した。株式市場の流動性と投資家行動を分析する「マーケット・マイクロストラクチャー」分野の第一線で活躍する早稲田大学教授宇野淳氏から、近年、株式市場で存在感を増している高頻度取引(HFT)により株価形成がどう変わったかについて、膨大なティックデータ(約定ごとの最小の値動き)を用いた実証研究の報告があった。既存の株価形成のパターンを基に1秒後を予測する HFTは、相場変動を増幅させる可能性が指摘される中で、流動性供給の役割を担っているという。研究会では統計解析の手法などについても活発に議論した。

バックナンバー

2022/02/10

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

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

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

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

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

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

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