著者

上田 翼 東出 卓朗

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2017, no.FIN-018, pp.12, 2017-03-10 (Released:2023-01-06)

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Central bank's monetary policy is one of the major interests for market participants. In this paper, we clarified Reserve Bank of Australia's monetary policy reaction function, predicted its policy change,and applied them to investment strategy. First of all, assuming perfect foresight by the central bank, we estimated an extended Taylor rule using bidirectional Recurrent Neural Network. Next, we combined it with distributed representation of Monetary Policy Committee minutes to develop a classifier of interest rate decision. Both the extended Taylor rule and the classifier showed improved performance. Finally, we formulated profitable Foreign Exchange strategy based on the classifier's prediction and market economists' forecasts.

著者

上田 翼 和泉 潔 坂地 泰紀

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2023, no.FIN-030, pp.40-44, 2023-03-04 (Released:2023-03-04)

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COVID-19の流行以降、サプライチェーンの混乱が経済や資産市場に大きな影響を及ぼしている。政策当局や金融市場関係者の間で、供給関連指標に対する関心は高まっているが、データの粒度や迅速性の点で課題が残る。そこで、本研究では、オルタナティブデータと深層学習手法を用いて、自動車サプライチェーンの異常度をリアルタイムで測定する指数の構築を試みた。構築した指数は、ミクロ的な生産障害を把握する上で有用であり、既存の統計指標とも一定の関係性があることを確認した。