024-12 のバックアップ差分(No.2)


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[[第24回研究会>024]]

*自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築 [#d6d4fd71]

**著者 [#g82fdb25]
水門善之(東京大学, 野村證券), 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康(東京大学)

**概要 [#aa365b23]
本研究では,機械学習手法の一種である自己符号化器(オートエンコーダ)を用いて,日本国債のイールドカーブの3ファクターモデルの構築を行った.更に,構築した自己符号化器を形成するニューラルネットワークのモデルパラメータに着目することで,自動生成した3つのファクターが,それぞれ,イールドカーブの水準・曲率・傾きを表現していることを示した. 加えて,本研究では,構築した自己符号化器を,国債の割高・割安の判別器として使用することで,国債のロングショート戦略を構築した場合,トレンドフォロー型の投資戦略に比べて,良好なパフォーマンスが得られることを確認した.

**キーワード [#n3c68b24]
Yield Curve, Term Structure Of Interest Rates, Auto Encoder, Machine Learning, Factor Model

**論文 [#g89ded84]

(3月11日以降に公表いたします)
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