日本銀行金融研究所・経済ファイナンス研究課・ファイナンス研究グループでは、11月28日に、「機械学習・AIのファイナンス分析への応用」をテーマとして、ファイナンス・ワークショップを開催します。

ファイナンス分野では、早くから機械学習やAI技術が用いられてきました。近年、オルタナティブデータ（金融市場や金融機関に関連する高粒度データ、公開文書やレポートのテキストデータなど）の活用が進むもと、複雑な特徴量間の関係を捉えられる機械学習の手法や、大規模言語モデルをはじめとしたテキストに特化したAI技術が用いられる機会が一段と増えています。また、得られた分析結果の解釈を助けるための取り組みも進められています。

本ワークショップでは、1. 日本国債市場について、粒度の高い取引データに機械学習の手法を応用して、流動性に及ぼす要因を考察した研究、2. 日本企業の株式リターンの特徴について、機械学習の手法を用いて、分析結果の解釈可能性にも焦点を当てつつ分析した研究、3. 日本企業の開示情報から大規模言語モデルにより抽出したセンチメントと、株式リターンとの関係を分析した研究の報告を予定しています。

つきましては、本ワークショップへの参加を希望される方は、下記の「3. 参加申込方法」に沿って申込みください。なお、システムの制約上、参加希望者多数の場合は、必ずしもご希望に添えない場合がありえます点、予めご了承ください。

• (1) 日時

  11月28日（金）　14:00-17:35（予定）

• (2) 開催方式

  対面・オンラインのハイブリッド開催

  ―― オンラインでの参加にはWebex Webinarsを利用します。開催の前日までに参加のためのURLをメールでお送りします。

• 14：00　開会挨拶：

  渡辺 真吾（日本銀行金融研究所 所長）
• 14：10　研究報告1

  タイトル：The Determinants of Liquidity in the Japanese Government Bond Markets: An Interpretable Machine Learning Approach

  報告者：崎山 登志之（日本銀行 企画役）
  ―― 小島 早都子（日本銀行）との共同研究

  指定討論者：五島 圭一（横浜国立大学 准教授）

• 15：10　休憩
• 15：20　研究報告2

  タイトル：Explaining Cross-Sectional Stock Returns Using SHAP and Other Machine Learning Interpretation

  報告者：篠 潤之介（早稲田大学 准教授）
  ―― 平木 一浩（国際通貨基金）との共同研究

  指定討論者：和泉 潔（東京大学 教授）

• 16：20　休憩
• 16：30　研究報告3

  タイトル：From Words to Returns: Sentiment Analysis of Japanese 10-K Reports using Advanced Large Language Models

  報告者：岡田 克彦（関西学院大学 教授）
  ―― 中筋 萌（関西学院大学）、月岡 靖智（関西学院大学）、山崎 高弘（大阪産業大学）との共同研究

  指定討論者：中川 慧（大阪公立大学 教授）

• 17：30　閉会挨拶：

  中村 康治（日本銀行 理事）

なお、上記プログラムの内容は変更される可能性があります。

下記URLからお申込みください（外部サイトにジャンプします）。
https://imes-seminar.rsvsys.jp/reservations/event/14

参加申込みの締め切りは、11月26日（水）です。

参加申込み後、登録完了をお知らせするメールが自動的に送信されます。メールが届かない場合には、imes_finance(at)boj.or.jpまでご連絡ください（メールアドレスの(at)は@に置き換えてください）。

参加方法に関する情報は、開催の前日までにお知らせします。

日本銀行金融研究所経済ファイナンス研究課ファイナンス研究グループ
E-mail：imes_finance(at)boj.or.jp（メールアドレスの(at)は@に置き換えてください）