life tips & 雑記 旅と歴史 禅とライフティップ 本ブログのナビ
経済学と金融工学とビジネス
経済学は、人々が資源を効率的に使い、生産・分配・消費を行う仕組みや、その仕組みを研究する学問分野であり、経済学の目的は、資源の稀少性や人々の欲求不足に対応するために、最適な価値の創造と分配を見つけるものとなる。
経済学の主要な分野としては、マクロ経済学とミクロ経済学があり、それぞれが、個人や企業、国家が生産・分配・消費を行う際の判断基準や、市場や国際経済などの機能を研究する学問となる。
このような経済学の中で、特に金融に纏わる領域を扱ったものが金融工学となる。金融工学は、数学的なモデルや統計的手法を使用して、金融市場や金融商品の価格決定、リスク評価、ポートフォリオ管理などを研究する学問となり、主な目的は、金融機関や企業がリスクを最小化し、収益を最大化するための戦略や手法を開発することとなる。
この経済、金融の中で、商品やサービスを提供することで利益を得る組織や個人の活動をがビジネスと呼ばれるものとなる。ビジネスの目的は、企業や個人事業主などが商品やサービスを提供することで社会に貢献し、利益を得ることであり、ビジネスにおいての重要な概念には、マーケティングや財務管理、人事管理、戦略的意思決定などがある。
人工知能技術との関連
これらに対する人工知能技術の適用は近年特に注目されている。以下にそれらの適用事例について述べる。
まず最初に挙げられるのが人工知能技術を活用した経済予測となる。これは、過去のデータを分析し、将来の経済情勢を予測する経済予測において、人工知能技術を利用することで、より高精度な予測をするものとなり、具体的には、人工知能を用いた金融市場予測によって、株価や為替の動向を予測するようなものが考えられる。
次に挙げられるものが、人工知能技術を活用したビッグデータ分析で、企業がそれらを用いて、顧客の行動や嗜好を分析することで、商品の需要予測や顧客ニーズの把握を行うことが可能となり、商品やサービスの最適な提供方法を見出すことができるようになるものが考えられる。
さらに、人工知能技術は、労働力や資源の最適化にも役立つ。これは、人工知能を活用した生産計画や在庫管理となり、それらは企業の生産性を向上させ、コスト削減につながると期待されている。
ここでは、この経済学・金融工学・ビジネスに関する様々なトピックについて述べられている。
経済学と金融工学とビジネスに関するさまざまなトピック
経済とは、財やサービスの生産、分配、消費の仕組みや状態を指し、人々や企業、政府が、限られた資源を使ってどのように物を生産し、分配し、消費しているかを表すもので、経済学は、経済の働きを理解し、解明しようとする学問分野となる。ここでは経済学の応用の一つであるマーケットデザインとアルゴリズムについて述べる。
安定結婚問題（Stable Marriage Problem, SMP）アルゴリズムは、2つのグループ間での「安定したマッチング」を実現するための問題と解法の一種となる。この問題の最も有名な解法として「ゲイル＝シャプレー・アルゴリズム（Gale–Shapley Algorithm）」があり、安定した組み合わせを効率よく見つけることが可能で、このアルゴリズムは特に、医学生と病院のマッチング、求職者と企業のマッチングなど、現実の多くのマッチング問題に応用されるものとなる。
- サージ・プライシングに用いられる機械学習やアルゴリズムと実装例
サージ・プライシング（需要に応じた動的価格設定）は、特定の条件下で価格が変動し、消費者の需要や供給状況に応じて最適な価格をリアルタイムで設定するものとなる。これを実現するため、様々な機械学習やアルゴリズムを活用されており、特に需要予測や市場分析の技術が重要な役割を果たしている。
- ケリー基準や公平性を考慮した最適化アルゴリズムの概要と実装例及び適用事例
様々な資本の分配に用いられる手法としてケリー基準や公平性を考慮した最適化アルゴリズムがある。ケリー基準は、ギャンブルや投資において資本を最適に配分するための方法で、投資や賭けの期待値がポジティブである場合に、どれくらいの資金を投入すべきかを計算するものとなる。
行動経済学は、人間の行動が経済理論の仮定から外れる場合に関する経済学の分野となる。伝統的な経済学では、人々は合理的な判断を下し、自己利益の最大化を追求するとされているが、実際には、人々はより複雑で予測不可能な方法で行動する。行動経済学は、人々がどのように行動するかを理解することで、市場や政策の設計を改善し、社会的福祉を向上させることを目的としている。
行動経済学は、心理学、社会学、行動科学、そして経済学の諸分野を組み合わせた学際的な分野となり、代表的な研究領域としては、プロスペクト理論、フレーミング効果、損失回避の傾向、時間的選好、選択肢の豊富さ、社会的規範の影響などが挙げられる。
“経済は「感情」で動いている“で述べている行動経済学は、現代の心理学における一つの潮流であり、従来の合理的な人間活動をベースとした経済学に対して、非合理的な思考や行動に焦点をあて、その非合理性に共通する法則を明らかにしようとするものとなる。我々の心には二つのシステムが想定され、一つは直感的判断のように、迅速かつ自動的で無意図的・無意識的なシステム、もう一つは論理的判断のように、時間はかかるがコントロール可能な意図的・意識的なシステムとなる。本ブログでも述べているAI技術は、このシステム2の合理的判断を人間の代わりに極限まで高めようとするものであり、”IA（Intelligence Augmentation）概要とその適用事例について“でも述べているIAは、システム1の有用な部分とシステム2をいかにしてつなげていくかというアプローチとなるとも言える。
プライミングは、AIの分野でも興味深い概念として取り上げられ、プライミングの概念を利用して、人間とAIのインタラクションを改善する研究も活発に行われている。例えば、AIを利用したエクスペリエンス（UX）デザインにおいて、ユーザーが特定のタスクを実行する際に、AIアシスタントがユーザーの意図をより正確に理解し、前もって関連する情報やコンテキストを提示することで、その後の操作がスムーズに進むようにするようなプライミングが考えられる。
哲学は、さまざまな問いに対する深い思索と理論的な考察を行うアプローチとなる。哲学は、論理的な思考、問題解決能力、倫理的判断力などを養い、社会を変革する上で重要な役割を果たしてきた。現代の日本の哲学者である東浩紀は、このような哲学によるムーブメントの一つとして現代のITの進化があるのではないかと述べている。
ヒューリクティクスとは、問題を解決したり、不確実な事柄に対して判断を下す必要があるけれども、そのために明確な手がかりがない場合に用いる便宜的あるいは発見的な方法のことを呼ぶ。このヒューリスティクスに対比されるのがアルゴリズムで、これは手順を踏めば厳格な回が得られる方法のことをいう。
経済数学は、経済学において数学的手法を用いて分析する学問であり、社会や個人の資源配分や意思決定に関する学問である経済学に対して、数学的手法を適用して、モデル化し、数学的に解析することで、より深い洞察を得ることを指す。
経済数学は、供給と需要の理論をモデル化するために用いられたり、その他にも、価格設定や費用削減、生産量の最適化、投資、ポートフォリオ理論、金融市場の理論など、様々な経済学的問題に対して数学的なアプローチを適用することで用いられている。
金融工学(Financial Engineering)は、数学的および統計的な手法や計量経済学のツールを応用して金融商品や金融市場の理論的な分析、設計、評価、およびリスク管理を行う学問領域であり、主な目的は、金融商品の価格やリスクをモデル化し、効率的な投資戦略やリスク管理戦略を構築するものとなる。
ラック-ショールズ(Black-Scholes)モデルは、金融工学におけるオプション価格の評価モデルであり、このモデルは、フィッシャーブラックとマートン・ショールズによって1973年に発表され、株式オプションやその他の金融派生商品の価格を計算するために使用されたり、派生商品の価格設定やボラティリティの予測などの用途にも応用されているものとなる。
- ファスト&スロー あなたの意思はどの様に決まるのか?
- 予測通りに不都合
- ゼロ・トゥ・ワン 君はゼロから何を生み出せるか
応用事例
- ベイズ推定の概要と各種実装
- 強化学習技術の概要と各種実装について
- ゲーム理論の概要とAI技術との融合と実装例
- IA（Intelligence Augmentation）概要とその適用事例について
- 因果推論と因果探索の概要
- サポートベクトルマシンの概要と適用例および各種実装について
- Prophetを用いた時系列分析について
- 時系列データ解析
- 状態空間モデルのマーケティングへの応用
- ナレッジグラフの様々な活用と実装例
- 変化検知技術の概要と実装例
- twitterの推薦アルゴリズムの概要について
- シミュレーションとデータサイエンスと人工知能
- スパースモデリングと多変量解析(8)時間遷移のスパース性
- 説明できる機械学習の様々な手法と実装例について
- ベイズ構造時系列モデルの概要と適用事例及び実装例について
コメント
[…] 人工知能技術 数学 アルゴリズムとデータ構造 lif tips&雑記 経済とビジネス […]
[…] スパースモデリング 異常検知・変化検知技術 関係データ学習 経済とビジネス […]
[…] AI学会論文集を集めて デジタルトランスフォーメーション技術 Python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] スパースモデリング 異常検知・変化検知技術 時系列データ解析 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] 関係データ学習 サポートベクトルマシン スパースモデリング 経済とビジネス […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] 関係データ学習 統計的因果推論/探索 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]
[…] バンディット問題 Clojure Python R言語 人工知能技術における数学 経済とビジネス […]
[…] オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス […]