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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2022
  4. 2022-MPS-137

ベイズ推定の景気動向指数予測への応用について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216548
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216548
627953dc-a8ce-4676-abbe-3da909242e62
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS22137002.pdf IPSJ-MPS22137002.pdf (801.1 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-02-24
タイトル
タイトル ベイズ推定の景気動向指数予測への応用について
タイトル
言語 en
タイトル Application of Bayesian Prediction for Indexes of Business Condition
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属(英)
en
Nagoya University
著者所属(英)
en
Nagoya University
著者名 北, 栄輔

× 北, 栄輔

北, 栄輔

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中村, 典雅

× 中村, 典雅

中村, 典雅

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 景気とは,商売や取引など,社会全体の経済活動の状態を示す.経済状況が好調の場合は「好景気」,不調の場合は「不景気」などと表現する.景気動向を数値化するために景気動向指数が用いられる.景気動向指標にはディフージョン・インデックス (Diffusion Index,DI) とコンポジット・インデックス (Composite Index,CI) がある.本研究では,過去の DI 値と CI 値を用いて景気判断を予測する方法について述べる.予測する数理モデルとしてベイジアンネットワークを用いる.ベイジアンネットワークでは確率変数をノードとして,変数間の依存関係を有向グラフで表現する.目的変数に景気を,説明変数に DI 値と CI 値を用いて予測を行う.実験データとして,1985 年から 2020 年までの日本の景気動向,景気動向指数を用いる.1985 年から 2017 年までのデータを学習データとして予測モデルを決定し,2018 年から 2020 年までの景気動向を予測する.予測精度を線形時系列モデルによる予測結果と比較した結果,ベイジアンネットワークを用いる方がよい計算性を示したので,提案手法の有効性を評価することができた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2022-MPS-137, 号 2, p. 1-4, 発行日 2022-02-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:48:40.278100
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