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	2013/09
形態種別	学術論文
標題	Bank Stock Leading Indicators and Extraction of Trigger Points
執筆形態	共著
出版社・発行元	Knowledge Management in Organization, The 8th International KMO Conference
概要	主筆 機械学習手法を用いて、金融業界の業績予想に最も重要な手法および要因を解明した。説明変数として500 種類超の金融・経済指標を作成し、また目的変数として「銀行株相対パフォーマンス」および「銀行株のレジーム」を作成し、予想モデル構築および要因抽出を行った。集団学習を用いた分析手法が最も高い判別精度を示し、重要な要因は貨幣乗数、国債10 年利回りなどの条件の組み合わせであることが示された。