日本経済研究センターは2月4日、第11回「AI・ビッグデータ経済モデル研究会」を開催した。GDPナウキャスト を共通テーマに2件の報告があった。1件目の報告では政策研究大学院大学特別教授 林文夫氏と麗澤大学国際研究所研究員 舘祐太氏から20年12月に定期公表を開始した「林・舘GDPナウキャスト」について、同モデルの概略、予測精度、およびコロナ禍などにおける予測値変化の要因分析の説明があった。モデル改良の方向性についても提示があった。2件目は神奈川大学准教授 浦沢聡士氏から「GDPナウキャスティング:成果と課題」と題する発表があった。こちらは21年12月に定期公表を始めたが、報告ではコロナ禍を含む予測結果を振り返りつつ、精度向上を目指しオルタナティブデータ(AD)を活用する取り組みについても紹介があった。研究会ではどの公表時点のデータを使うべきか、予測に役立つADは何か、などについて議論した。
バックナンバー
- 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
- 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