16:20 〜 16:40
[2P4-J-2-04] リスク低減を考慮した経済指標予測のためのHybrid予測モデルの検討
キーワード：時系列データ、重回帰モデル、ニューラルネットワーク
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．