経済と工学の連携:データ解析とシミュレーション

金融情報学(機械学習・テキストマイニング)

本テーマでは、金融実務者の市場分析を支援するために、膨大な経済情報から有用な情報を抽出し、将来の市場動向を推定する新たな情報技術を研究開発する。機械学習手法によりニュース記事などのテキストデータや高頻度注文データを分析し、戦略決定やリスクの予兆発見を支援する解析技術を構築することを目指す。

金融情報学(人工市場シミュレーション)

計算機上に仮想的なディーラーの役割をするコンピュータプログラムを作り、これらのエージェントが自由に取引を行う仮想市場において実験を行う、人工市場を構築する。実際の金融関係者と共同で、新たな取引制度の導入が市場にどのような影響を与えるか、シミュレーションにより分析を行う。分析結果により、より安定で効率的な市場のための制度設計を支援する。

社会データ分析とシミュレーション

マーケティングデータやソーシャルデータなどの各個人の社会行動に関する膨大なデータを分析する技術を開発する。さらにミクロな個人行動とマクロな経済社会データとの関係をモデル化を研究する。個人間の相互作用によりどのような経済現象が起こりうるかを推定する経済シミュレーションモデルを構築するための技術を研究開発する。これらの題材から、行動データを現場の活動支援に適用する手法を研究する。

教員からのメッセージ

今の世の中には様々な行動データがあふれています。これらのデータをうまく活用して、現実の社会や集団の問題を解決する新しい手法を創るこ とを目指します。現場に触れながら、頭や手と足も使っていきませんか。