032 の履歴(No.7)

第32回人工知能学会金融情報学研究会（SIG-FIN）
2024年3月2日(土)†

第32回人工知能学会金融情報学研究会（SIG-FIN）2024年3月2日(土)

↑

日時と会場†

日時：2024年3月2日(土)

開催形式：会場およびオンライン（Zoom使用）のハイブリッド開催

会場：サイバーエージェント Abema Towers

Abema Towers https://www.cyberagent.co.jp/corporate/access/abematowers/
- 詳細な情報は後ほど掲載します

参加費：1,000円（資料は電子配布です．）

また，発表件数が想定よりも多かった場合，3月3日(日)の開催も検討しております．

↑

重要日程†

発表申込の締切：2024年1月16日(火)
原稿提出締切：2024年2月13日(火)
研究会：2024年3月2日(土)

↑

開催主旨†

近年，これまで市場に興味を持たなかった一般の人々の間にも，金融市場への関心が高まっています．このような状況の中で，ファイナンス分野への人工知能技術の応用を促進するため，この研究会では，ファイナンスに関わる研究課題を広く対象とし，人工知能分野の工学系研究者と金融市場の現場で活躍されている技術者との交流を深めるとともに，新しい人工知能技術の創出を目指しています．

今回の研究会は，会場とオンライン(Zoom)を併用したハイブリッド開催とします．

人工知能学会の会員でなくても発表・参加していただけます．皆様の積極的なご投稿・ご参加をお待ちしております．

↑

募集テーマ†

機械学習，データマイニング，テキストマイニングなどを用いた市場予測
知識ベースシステム，意思決定支援システムなどを用いた投資支援
マルチエージェントを用いた人工市場，市場シミュレーション
オークションプロトコルなど市場制度設計の理論や技術
金融市場における投資行動，学習の分析やモデル化（行動ファイナンス）
予測市場などの新しい市場分野への人工知能の応用
オントロジーを用いたファイナンス知識の体系化など

↑

発表申込†

（発表申込みは終了しました．）

↑

原稿†

原稿のアップロードは発表申し込みページで行います．

2024年2月13日(火)までに，下記のeasychairからアップロードしてください（発表申込と同じページです）．

https://easychair.org/conferences/?conf=sigfin032

人工知能学会研究会スタイル・ファイルをご利用ください．

https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-style/

A4 2～6ページ程度（最大8ページまで）

論文はJ-Stageにて公開されます．

本研究会では，投稿いただいた論文の著作権は人工知能学会研究会資料に関する著作権規定に則り,著者にあるものとしています．したがって本文・図・表の利用や再投稿について特段の制限はありませんが，ご自身のページで公開，所属機関等のアーカイブに登録する場合には，出典として本研究会を明記し,研究会予稿集収録の該当論文PDFをご利用ください．

↑

表彰†

各年度ごとに優秀な発表を表彰し，副賞を贈呈します．

↑

参加申込†

参加申込開始までもうしばらくお待ち下さい

参加申込にはPeatixを使用する予定です

↑

懇親会参加申込†

↑

会場参加者注意事項†

（詳細が決まり次第掲載いたします．）

↑

オンライン(Zoom)発表者注意事項†

（詳細が決まり次第掲載いたします．）

↑

プログラム†

一般発表 15分(発表12分＋質疑2分＋予備1分)

（招待講演はございません．）

（9:45ごろからZoomに入れる予定です．）

（Zoomのブレイクアウトルームは9:45ごろから18:00ごろまで解放しています．ご自由にお使いください．）

↑

10:00-11:15 株式市場(5件) [座長] 水門善之(野村證券/東京大学)†

(01) 成行注文間の相互作用を含むサンタフェ型金融板モデルによる価格変動の理論解析
若月大暉, 金澤輝代士(京都大学)
(02) 対数尤度比検定を用いた東京証券取引所における注文分割取引者のクラスタリング解析
Sato Yuki, 金澤輝代士(京都大学)
(03) 研究開発の凝集度が企業価値に与える影響についての分析
Haotian Wu, Dongli Han(Nihon University), Chenghuan Zhang(The University of Tokyo)
(04) Dynamic Covariance Matrices Averaging を用いた分散共分散行列の予測
井澤剛(野村アセットマネジメント株式会社)
(05) Graph Based Entropyと領域間相互作用を用いた株式市場と景気循環の分析
中田喜之, 吉野貴晶, 杉江利章(ニッセイアセットマネジメント株式会社), 関口海良, 劉乃嘉, 大澤幸生(東京大学)

↑

11:15-11:30 「サイバーエージェント」および幹事からのお知らせ†

↑

11:30-13:00 昼休み（Zoomのブレイクアウトルームはご自由にお使いいただけます）†

↑

13:00-14:15 テキストマイニング(5件) [座長] 真鍋友則 (SOMPOリスクマネジメント)†

(06) 言語モデル性能評価のための日本語金融ベンチマーク構築と各モデルのパフォーマンス動向
平野正徳(株式会社Preferred Networks)
(07) 金融ニュースのタグ付けにおける大規模言語モデルの有効性検証
山口流星, 田代雄介, 鈴木彰人, 辻晶弘(株式会社三菱UFJトラスト投資工学研究所)
(08) 経営トップメッセージにおける可読性分析
中尾悠利子(関西大学), 石野亜耶, 岡田斎(広島経済大学)
(09) 大規模言語モデルを活用したESG評価
濱田祐馬, 石野亜耶(広島経済大学), 中尾悠利子(関西大学)
(10) Text-Based Correlation Matrix ーテキスト解析を用いた多資産間の相関構造の推定ー
澤木智史(みずほ銀行), 田村俊介, 仲山泰弘(みずほリサーチ＆テクノロジーズ)

↑

14:35-15:50 機械学習1(5件) [座長] 平松賢士（アイフィスジャパン）†

(11) 凸リスク尺度に基づく再帰的強化学習
比留木幹人(京都大学), 中川慧(野村アセットマネジメント株式会社)
(12) マクロ経済データとBeige Bookを用いた金融政策決定前の資産価格変動予測
藤原真幸(京都大学), 中川慧(野村アセットマネジメント株式会社), 水門善之(野村証券株式会社), 秋田祐哉(京都大学)
(13) 量子機械学習を用いた信用リスクモデルの提案
Rei Taguchi(The University of Tokyo)
(14) 拡散モデルの金融時系列生成への応用
高橋友則(総合研究大学院大学), 水野貴之(国立情報学研究所)
(15) 生成AIが日本の労働市場に与える影響
新田尭之(株式会社大和総研)

↑

16:10-17:40 機械学習/オルタナデータ(6件) [座長] 中川慧（野村アセットマネジメント株式会社）†

(16) 密度比マッチングと勾配コミュニケーションによる異質性を伴う連合学習
井口亮, 加藤真大, 貝淵響(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー), 野田俊也, 今泉允聡(東京大学)
(17) 二重PU学習による潜在的顧客の特定
馬場健太郎, 加藤真大, 今井岳(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー)
(18) ベイジアン予測統合に基づくポートフォリオ選択
加藤真大, 貝淵響(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー)
(19) 滞在人口データを用いた取引先企業のリース需要予測
加藤塁(三井住友ファイナンス＆リース株式会社), 宮川大介(早稲田大学), 柳岡優希(株式会社東京商工リサーチ), 雪本真治(三井住友ファイナンス＆リース株式会社)
(20) Pricing Implication of Centrality in an OTC derivative Market: An Empirical Analysis Using Transaction-Level CDS Data
Daisuke Miyakawa(Waseda University), Kohei Maehashi, Kana Sasamoto(Bank of Japan)
(21) オルタナティブデータを用いたREITのパフォーマンス予測
中北誠(理化学研究所), 星野崇宏(慶應義塾大学, 理化学研究所)

↑

照会先†

jsai-fin-wg _(at)_ googlegroups.com

_(at)_の箇所を@に置換してください．

↑

主査†

水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）

↑

主幹事†

坂地泰紀（北海道大学）

↑

幹事†

落合友四郎（大妻女子大学）
平松賢士（アイフィスジャパン）
中川慧（野村アセットマネジメント）
水門善之（野村証券, 東京大学）
佐野仁美 (政策研究大学院大学，一橋大学)
真鍋友則 (SOMPOリスクマネジメント)
平野正徳（Preferred Networks）

第32回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）2024年3月2日(土)†