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Should lower-ability players bet on a one-shot match? (part 2) : Findings from simulation experiments
Get PDFapplication/pdf研究論文departmental bulletin pape
2024ネン ネンキン ザイセイ ケンショウ ノ ヒョウカ
Get PDFapplication/pdf公的年金財政の “ 健康診断 ” と言われる５年に１度の財政検証が2024年７月，厚生労働省から公表された。注目されるのは，控えめな経済前提値を用いた「過去30年投影ケース」というシナリオにおいても，年金は今後100年間，維持可能（100年安心）という結果になったことである。前回（2019年）の財政検証からたった５年間で，年金財政がかくも大きく改善した理由は，積立金の運用や就業率などが大幅に上振れたことであるが，それで説明できる寄与度は，実は６割ほどにすぎない。残りの約４割は，恣意的に高く設定された1.7％ものスプレッド（積立金運用利回りと賃金上昇率の差）と，流入外国人が大幅に増えることを前提とした人口予測，そして，おそらくは外国人の保険料水準や保険料納付率について非現実的な想定を置いていることによるものである。また，現在の合計特殊出生率（1.20）は，既に今回の財政検証の想定を下回って過去最低を更新し続けており，財政検証が長期的に想定する1.36という水準に戻るかどうかは疑問である。さらに，2057年という遠い将来まで，マクロ経済スライドが計画通りに実施できるという想定も，非現実的と言わざるを得ない。これらの下振れ要素を考慮すると，過去30年投影ケースが100年安心であるという結論は見直さざるを得ず，年金財政を維持可能にするために必要な改革をきちんと行うべきである。今回オプション試算として示された諸改革の実施に加え，マクロ経済スライドの強化策（名目下限措置撤廃やスライド調整率の拡大）や年金支給開始年齢の引き上げなどの給付カット策を直ちに検討すべきである。departmental bulletin pape
ザイモクショウ フユキヤ ノ チフ ト ビジュツヒン シュウシュウ 3 ダイメ マササト ノ カツドウ 二 チュウモク シテ
Get PDFapplication/pdf本稿では、江戸の材木商冬木屋について三代政郷（一六七六―一七一二）による材木商としての活動と美術品収集に注目する。父である二代政親は、元禄期に鹿島十分一番所での税の請負取り立てや、犬山屋神戸家との取り引きが確認できた。このような材木商としての活動をより発展させた三代政郷の経営では、弟らと共に、宝永期から正徳期にかけての飛騨南山元伐請負に参画していた。以上の点から致富の過程を明確にした。宝永五年、京において政郷は、金森頼旹から、利休作竹花入銘「園城寺」（東京国立博物館蔵）、龍
巌徳真墨蹟（根津美術館蔵）、白雲子・月江正印両筆墨蹟（個人蔵）、以上三件の作品を入手していた。このような時期における冬木屋の美術品収集の特色は、商家の性格上、美術品の資産的な意味合いがあった。その一方で当時の冬木屋では陰徳という信仰の側面が寺院などへの寄進から確認でき、物心両面から美術品収集がなされていたと結論した。研究論文departmental bulletin pape
ニホンゴ ボゴ ワシャ ワ タイデス オ ドノ ヨウ ニ シヨウ シテ イル カ BCCWJ チョウサ ケッカ カラ
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IT サービス キギョウ ノ カブカ レジリエンス ニ カンスル ブンセキ
Get PDFapplication/pdfITサービス企業の時価総額の伸びが著しい。COVID-19 の勃発によりデジタル需要が高まり，その特需によりIT サービス企業の株価は大いに上昇した。しかし，2022年３月，米国連邦準備制度理事会（FRB）による連邦公開市場委員会（FOMC）においてゼロ金利が２年ぶりに解除されて以降，度々の利上げにより，IT サービス企業は株価を下げた。本稿では，時価総額の成長率の主たる要因をAI による回帰分析によって探求する。IT サービス企業はデジタルサービス，デジタル商品を販売するため，製造業とは主たる要因は大きく異なることが判明した。製造業においては，売上高成長率と在庫回転率などが主たる要因であるが，デジタル商品には在庫は必要ない。よって主たる成長要因は売上高成長率となる。回帰分析結果をSHAP によって解釈したところ，被説明変数の時価総額成長率と売上高成長率SHAP 値の相関係数は0.92と非常に高いものであった。departmental bulletin pape
ベイコク FFR リアゲ ニヨル ベイコク キギョウ ジカ ソウガク エノ インパクト ノ ブンセキ ジケイレツ データ クラスタリング ト ジゲン アッシュク ニヨル ブンセキ
Get PDFapplication/pdf本稿では，米国連邦準備制度（FRB）が2022年３月以降行った利上げ政策により米国トップ企業100社の株価がどのように変化したかを分析する。変化パターンを解析するため，AI 手法による時系列データクラスタリング手法を用いて，その株価変動パターンの類似度指標である距離を計算する。その距離行列は100次元となるので，見やすさのため次元圧縮を行なう。本分析では３種類の異なる次元圧縮手法を実行し，比較検討した。その結果，t-SNE の第１軸が「株価下落を示す指標軸」として最も適していることを発見した。t-SNE の第１軸値によって業種ごとの平均値を求めた結果，エネルギー関連企業はその他の業種に比較して株価下落が少なかったことが判明した。本稿では，米国FFR 利上げによる米国企業時価総額へのインパクトの分析として業種比較を行うことを事例として，株価変動パターンの類似度計算から，分析意図に適合した主成分軸を発見するAI 的手法について述べる。departmental bulletin pape
Analysis of Indian Automakers’ Resilience after COVID-19 : Comparison between Indian and Japanese Automakers
Get PDFapplication/pdfThe present paper analyzes the Market Capitalization (MC) growth rates of Indian automakers, highlighting their impressive recovery from COVID-19. To assess this growth, the study compares Indian automakers to their Japanese counterparts using AI-based clustering methods, focusing on Amplitude-based clustering to evaluate growth variance. The study avoids data standardization to preserve variance data. After the amplitude-based clustering, dimensionality reduction techniques, including PCA, t-SNE, and UMAP, are applied to the distance matrix obtained from clustering. The results consistently show that Indian automakers have significantly higher recovery and growth rates than Japanese automakers.departmental bulletin pape