[2I1-GS-2] 機械学習: ランダムフォレスト

[2I1-GS-2-02] 重回帰モデルとランダムフォレストを用いた景気動向指数予測

〇佐々木 秀彰¹、浦野 昌一¹ (1. 明治大学)

キーワード：機械学習、ランダムフォレスト、重回帰モデル、景気動向指数、景気

近年、AIや機械学習といった技術と金融をかけ合わせたFinTechが注目されている。その中で、景気は経済活動の動きを示したものであり投資のための意思決定の指標となるため重要である。しかし、景気は各産業と複雑な関係になっているので、個人がそれら全てを分析するのは難しい。そのために、現在、未来の景気を高精度に予測、分析する手法が必要であると考える。本稿では、予測特性の異なる統計学的手法と機械学習的手法を並列的に組み合わせた予測モデルを提案する。今回は組み合わせる手法としては重回帰モデルとランダムフォレストを用いることとする。一つの手法を使うことがリスクとして考えられるため予測特性の異なる手法を組み合わせることでリスクの低減を行う。更に景気動向指数予測に対して有効な説明変数の選定、学習の改善を行い、予測精度の向上を目指す。