024-12 の履歴の現在との差分(No.0)

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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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