論文

Japan is suffering from a serious labor shortage due to the economic expansion anddemographic change in the non-regular employment of the labor market. In particular, non-regularemployees account for 80% of employees in the food-service industry is a critical issue. The purpose ofthe present study is to analyze a mechanism of job matching focusing on non-regular employmentthrough agent-based modeling.

近年、情報に対する関心が高まっている。個人が情報を獲得・処理するには様々な技術が必要とされる。このような中、近年、技術を有する主体と、有せず情報処理ができない主体との格差が広がる可能性がある。本研究では、取引市場を対象とし、主体が保有している情報の格差が、個々の主体及び市場全体に及ぼす影響についてエージェント・ベース・モデルを通じ分析する。本研究では、情報の保有が特に有益となる可能性のある相対取引に焦点を当て分析を試みる。具体的には、sugarscapeのモデルを用い、個人（エージェント）の情報格差を移動行動と取引条件に反映する。今後の課題として、金融市場への応用とよりエージェント学習の高度化を検討する。

While the importance of financial education increases in recent years, the technique for deepening an understanding of finance theory is needed. In this research, we analyize learning method of the finance theory about the investment project selection and capital structure determination using the business game technique. As a result of analysis, the participant understood the investment project selection method and interesting phenomena - an understanding progresses about the method of determining the capital structure which raises capital stock value - were seen. These results show the effectiveness of the business game technique to study of finance theory.

In a policy simulation for the life planning of elderly, the possibility of future asset depletion is analyzed based on clusters generated from specific attributes and segments. However, a room for improvement exists in the detailed understanding of the attributes that branch the simulation re-sults and comparative examination of possible metrics. In this study, we propose a life planning support system that combines the existing method with social simulation log analysis. This system has the following steps: I) Performs simulations based on clusters generated from the feature analy-sis of individual data. II) Grasps the overall pattern of possible results by comprehensive simula-tions based on the individual data and hierarchical classification of the obtained simulation logs. III) Considers the possible measures by comparing the results of I) and II). The main results of this study are as follows: a) Ability to grasp the threshold of the attribute that separates asset depletion and non-depletion. b) Ability to specify countermeasures that can be taken for each cluster along with numerical goals comprehensively and semiautomatically. The proposed system enables de-tailed advice from financial institutions by providing knowledge directly linked to life planning, which leads to an improvement in the effectiveness of industrial applications.

本研究では，金融分野に特化した極性辞書の作成を目的とし，ニュースデータと株式価格データから極性辞書の作成を行う．株式価格情報から単語のポジティブ／ネガティブの情報を獲得するため，ニュース記事が言及している銘柄の株式価格変動を算出する．株式価格変動をニュース記事の教師情報として，教師あり学習を行ったのち，学習器から単語の極性情報を抽出することで，単語に対して重み付き極性値の付与を試みた．そして，作成した極性辞書を用いて，学習に用いたメディアのニュース記事分類と他メディアのニュース記事分類を行うことにより，本研究手法の有効性を検証した．検証の結果，ニュース記事配信日の株式リターンに関して，将来のニュース記事を分類できること，また，異なるメディアのニュース記事も分類できることを示した．一方で，ニュース記事配信日から 2 営業日以上離れると，ニュース記事分類が困難であることが示された．

市場のニュースについて投資家がとる行動は、相場の動きとして俯瞰されるが、個別の投資家行動について観察されることは少ない。板再現データには詳細な注文情報・約定情報・取消情報が含まれており、投資家別の詳細な挙動が観測可能である。また記録はHigh-Frequency Trading (HFT)を反映しており、短時間の投資家行動の分析も対象にできる。本研究では2014年の10月31日の相場に焦点を当て、投資家行動について実証分析を行った。分析の結果、投資家ごとの行動の違いや、主体投資（Principal)か仲介投資(Agent)の違いも観察された。

組織研究では，ビジネスケースや組織シミュレーションを用いるアプローチがある．自然言語により記述されたビジネスケースや多数のシミュレーション・ログには，解釈や認識の多義性が生じうる．そのため，ケースやモデルの作成者や分析者の間で，当該多義性を低減することが重要となる．なぜならば，双方の接近法の間での議論やコミュニケーションを活発化し，効率的な事例比較を行うために不可欠だからである．本稿では，ビジネスケースに係る抽象的記述言語を用いることで，実在のビジネスケースと組織シミュレーションのシミュレーション・ログにつき，それぞれの意思決定プロセスを可視化し，形式的に記述・表現しうることを例示する． In organization research, there are approaches using business cases and organizational simulations. Business cases described in natural language and numerous simulation logs may have ambiguity in interpretation and recognition. Therefore, it is important for creators and analysts of cases and models to reduce such ambiguity. This is because activating discussions and communication between the two approaches, which is indispensable for efficient case comparisons. In this paper, we demonstrate that each decision making process are able to be visualized and formally described for actual business cases and simulation logs of organizational simulation by using an abstract description language for business cases.

近年,金融教育の重要性が高まる中,ファイナンス理論の理解を深めるための手法が必要とされている.本研究では,ビジネスゲーム手法を利用した投資プロジェクト選択と資本構成決定に関するファイナンス理論の学習を目的とした分析を実施した.分析の結果,参加者は投資プロジェクト選択法を理解し,株主資本価値を高める資本構成の決定法について理解が進むなど,興味深い現象が見られた.これらの結果は,ファイナンス理論の学習へのビジネスゲーム手法の有効性を示すものである.

As a case study of around the Shibuya station, the multiple regression analysis of housing, office and commercial rent was examined with building and location measures including visibility and integration value by space syntax theory as candidate factor variables. After the factor variables were adopted by t-test, we compared and considered the multiple regression models of housing, office and commercial use, using the factor ranking by t-value. The result showed integration value of space syntax measures were adopted in all models, although the ranking was different in each models.

証券投資において資産価格の急激な変動を示すジャンプ・ファクターの推定は重要な役割を果たす。本論文は、高頻度データを用いたジャンプ・ファクターの新たな推定法を提案するものである。本研究では、米国とドイツを対象とし、bi-power variation techniqueおよび主成分分析を採用しジャンプ・ファクターを推定した。分析においては価格変動データから4つのジャンプ・ファクターの獲得した後、主成分分析を通じリスクファクターの新たな指標を獲得した。更に、本分析では、新たに得られた指標と資産価格変との密接な関連性を見出すことができた。

Since systemic risk in recent financial crisis has received attention, a wide variety of studies on how financial regulations should be reformed to control such risk have been progressed. Among these, mathematical and computational studies have analyzed the way how the borrowing and lending banks and the borrowers go bankrupt in the chain via interbanking network. This study deals with a chain of bankruptcies of financial institutions endogenously caused by deterioration of their financial situations from the changes in prices of risky assets by focusing on the macro-level collapse caused by the shock stemming from the general market risk factors addressed in theoretical studies after the crisis in 2008. For this purpose, the authors develop an agent-based simulation platform and then examine how current systemic management regulations affect corresponding bankruptcies. The main findings are as follows: First, pertinent management regulations are dependent on the market environment. Second, some combination of management regulations may increase the possibilities of bankruptcies due to more sensitivity toward the market change.

金融市場において配信されるニュース記事は資産価格評価に影響を及ぼす重要な情報である．配信されたニュース記事が株価変動に及ぼす影響について分析を行った取り組みは多くあり，ニュース記事のような非構造化データには，財務情報のような構造化データにはないファンダメンタル情報やセンチメント情報が含まれている可能性が報告されている．しかしながら，ニュース記事の数には限りがあり，取得可能なデータ数の制限は深層学習を用いた分析の精度に影響を及ぼす．本研究では，ニュース記事配信前後の株価変動に基づくニュース評価モデルの構築を行い，GPT-2を介したニュース記事の生成を通じ，モデルの精度向上を試みた．分析対象を日本の電機メーカーとし，ニュース配信前後の株価変動に基づきラベル付けを行い，ニュース評価モデルを用いて分析を行った．分析の結果，GPT-2によるニュース記事生成を通じ，ニュース評価モデルの精度を向上できる可能性があることを見出した．