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  1. マネジメント学部
  2. マネジメント学部紀要
  3. 31号

機械学習による景気局面判断の分析

https://atomi.repo.nii.ac.jp/records/3634
https://atomi.repo.nii.ac.jp/records/3634
33e034a8-412c-4e10-9dfb-5fab3073f51b
名前 / ファイル ライセンス アクション
atomi_manage31_02.pdf atomi_manage31_02.pdf (1.4 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2021-05-11
タイトル
タイトル 機械学習による景気局面判断の分析
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 山澤, 成康

× 山澤, 成康

山澤, 成康

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著者(ヨミ)
識別子Scheme WEKO
識別子 7239
姓名 ヤマサワ, ナリヤス
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 7240
姓名 YAMASAWA, Nariyasu
著者所属
跡見学園女子大学
著者所属(英)
en
ATOMI UNIVERSITY
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究は、政府の景気局面判断がどのようなメカニズムでなされているのかを機械学習の手法を使って実証的に検討したものだ。
被説明変数を、政府の景気基準日付に基づく景気局面(拡大期=0、後退期=1)、説明変数を景気動向指数(先行、一致、遅行)のすべての構成指標27系列(前期差)とした。サンプルを教師データと評価データの2つに分けて予測精度を調べるホールドアウトテストでは、手法の違いによりばらつきはあるが、おおむね良好な結果となった。
次に外挿テストを行った。2012年3月の景気の「山」までを教師データとしてそこから先を予測するケースと2012年11月の景気の「谷」までを教師データとしてそこから先を予測するケースの 2種類を行い、局面判断ができるかを検討した。決定木を使うと概ね的中することがわかった。
次に決定木を使って、景気局面判断に各指標がどのように使われているかについて調べた。2014年以前の景気局面判断は簡明で、DIとその差分の2つでほぼ判断ができていた。しかし、2014年の消費税率引き上げ以降は、局面判断の基準が変わっていることがわかった。2018年以降、公式の局面判断では景気後退のサインが出ていないが、従来の手法では景気後退のサインが頻繁に出ていることが確認できた。
最後に、決定木の予測をランダムフォレスト、勾配ブースティングなどアンサンブル予測も行って、予測が改善するかどうかを検証した。結果は決定木を使った場合と同様だった。
書誌情報 跡見学園女子大学マネジメント学部紀要
en : JOURNAL OF ATOMI UNIVERSITY FACULTY OF MANAGEMENT

号 31, p. 1-18, 発行日 2021-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1348-1118
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
その他の言語のタイトル
その他のタイトル An analysis of business cycles by machine learning
出版者
出版者 跡見学園女子大学
出版地
東京都文京区
出版者(ヨミ)
アトミガクエンジョシダイガク
出版者(英)
en
ATOMI UNIVERSITY
資源タイプ
内容記述タイプ Other
内容記述 text
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Ver.1 2023-07-25 10:26:33.526102
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