- 著者
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荻原 航大
浦野 昌一
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)
- 巻号頁・発行日
- pp.2P4J204, 2019 (Released:2019-06-01)
昨今,世界情勢は大きく変動している.世界各国の政策や国家間の関係などが複雑に絡み合い,世界規模での不安定な経済状況となっている.このような情勢の中では,規模の大きさに関わらず企業の中長期的な経営戦略の決定や,強いては個人単位でもリスクマネジメントが必要となってくる.そのためにも,経済状況を把握し,予測を立て,経済の動向を追っていくことが必要である.そこで本稿では,経済動向の分析のための経済指標予測に対して精度の向上,及び,リスク低減を目指す.筆者等は先行研究において,重回帰モデルとANNを組み合わせて新たな予測値を算出するHybrid予測モデルを構築し,リスク低減を目的として,翌日最大電力需要予測に適用してきた.そこで本稿では,経済指標予測におけるテクニカル分析に役立てるため,これまで構築してきたHybrid予測モデルを適用し,リスク低減を考慮した経済指標予測モデルを提案する.シミュレーションより,予測対象を日経225先物価格としたHybrid予測モデルでは,予測精度を確保しつつ,最大予測誤差率と標準偏差を抑制し,リスク回避を可能とする結果を得たので報告する.