著者

菊地 剛正 高橋 大志

出版者

一般社団法人 経営情報学会

雑誌

経営情報学会誌 (ISSN:09187324)

巻号頁・発行日

vol.30, no.2, pp.105-119, 2021-09-15 (Released:2021-09-29)

参考文献数

30

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本邦では,社会の高齢化・長寿化の進展に伴い,老後の資産形成と取り崩しの問題に関心が高まっている.しかし,資産の枯渇に係る論点については,それを防ぐための方策を含め,必ずしも議論が深まっている状況とは言えない.本稿では,退職後の資産形成・取り崩しに係る本邦での今日的な議論に対して,実データを用いたシミュレーション分析による接近を試みる.個人の属性やリスク資産による運用を勘案した上で,外生的に与える各種シナリオにおいて,各種施策が資産の枯渇に与える影響を分析する.主な結果は以下のとおり:1)資産階級やリスク量,想定する余命に応じて資産の枯渇割合は異なること,2)資産階級の上昇に応じ枯渇率が単調に減少するわけではなく,資産残高と収支のバランスによること,3)枯渇割合を低下させるためには,個人の属性に応じたリスクテイクが必要なこと,4)公的年金給付水準の引き下げによる枯渇割合の上昇に対しては,退職年齢の引き上げや支出抑制により,当該上昇をある程度抑制しうること.

著者

海野 一則 菊地 剛正 國上 真章 山田 隆志 寺野 隆雄

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.33, no.4, pp.E-HB3_1-9, 2018-07-01 (Released:2018-07-02)

参考文献数

16

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This research has two objectives: (1) to model the momentum effect, (2) to propose a portfolio selection algorithm MESPSA that can use the momentum effect to obtain excess profit. The momentum effect is a phenomenon in which stocks that rise (decline) tend to continue to rise (decline), and momentum effect is a phenomenon often seen in the stock market. However, because existing research does not separate momentum effects from stock price fluctuations it is not always possible to obtain excess return when working with an unknown data set that contains a momentum effect. In this research, we define a new External Force Momentum Effect (EFME) model based on bias in stock price rises (declines). We prepare an artificial data set that contained this momentum effect and construct a portfolio with the proposed algorithm. The relationship between the EFME model and excess return is then analyzed to verify that excess profit can be obtained. Also, we confirm that the proposed algorithm for the actual stock price data set yields excess profits.

著者

菊地 剛正 國上 真章 高橋 大志 鳥山 正博 寺野 隆雄

出版者

一般社団法人 経営情報学会

雑誌

経営情報学会誌 (ISSN:09187324)

巻号頁・発行日

vol.29, no.3, pp.199-214, 2020-12-15 (Released:2020-12-23)

参考文献数

14

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組織研究では,実在のビジネスケースと組織シミュレーションのログとを比較対照するアプローチがある.両者の実効性のある接地のため,個々のエージェントの行動の詳細な記録を指すミクロ・ログではなく,ミクロ・ログの類型を対象とした分析手法が提唱されている.しかし,当該手法は,分析者のモデルに関する知識が前提であり,あらかじめログの類型を設定する必要があるなど,改善の余地がある.そこで本稿では,組織シミュレーションのミクロ・ログ分析にクラスタリング手法を適用することで,以下の2点を拡張した方法論を提案する:a)分析者がシミュレーションログの類型を事前に設定する必要がないこと,b)シミュレーションログの分析粒度を変えうること.組織の外部環境認識に係る意思決定プロセスを表現するエージェント・モデルを構築し,ミクロ・ログの類型化を行うことで,提案手法の要件が満たされることを例示した.

著者

菊地 剛正 國上 真章 山田 隆志 高橋 大志 寺野 隆雄

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.6, pp.AG-G_1-11, 2016-11-01 (Released:2016-11-02)

参考文献数

33

被引用文献数

2

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Since systemic risk in recent financial crisis has received attention, a wide variety of studies on how financial regulations should be reformed to control such risk have been progressed. Among these, mathematical and computational studies have analyzed the way how the borrowing and lending banks and the borrowers go bankrupt in the chain via interbanking network. This study deals with a chain of bankruptcies of financial institutions endogenously caused by deterioration of their financial situations from the changes in prices of risky assets by focusing on the macro-level collapse caused by the shock stemming from the general market risk factors addressed in theoretical studies after the crisis in 2008. For this purpose, the authors develop an agent-based simulation platform and then examine how current systemic management regulations affect corresponding bankruptcies. The main findings are as follows: First, pertinent management regulations are dependent on the market environment. Second, some combination of management regulations may increase the possibilities of bankruptcies due to more sensitivity toward the market change.