セノグチ　　ジュンスケ   瀬之口　潤輔    所属   コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科    職種   教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2013/11
形態種別	学術論文
標題	Prediction of Financial Crises Using Statistic Model and Intelligent Technologies in Ubiquitous Environments
執筆形態	共著
掲載誌名	International Journal of Computer Applications in Technology
巻・号・頁	Vol. 48(No. 2, 2013,),173-183頁
概要	主筆 経済の大きな変動を予知するモデルを、ランダム・フォレスト、勾配ブースティング、サポート・ベクター・マシーン、ディープ・ラーニングを用いて構築し、手法ごとの特徴を示した。先行研究で頻繁に使用されているディープ・ラーニングは、金融・経済事象に多く発生するノイズを表現する傾向があり、汎化性に欠ける。決定木は、分岐基準の探索にグリーディー法ではなく大規模組み合わせ最適化手法を用いることにより、他の手法に比較して高い精度を示した。