慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

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2019000007-20190140  
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Release Date
 
Title
Title 金融モデリングにおけるパラメータ推定  
Kana キンユウ モデリング ニ オケル パラメータ スイテイ  
Romanization Kin'yū moderingu ni okeru paramēta suitei  
Other Title
Title Estimating parameter values in financial modelling  
Kana  
Romanization  
Creator
Name 今井, 潤一  
Kana イマイ, ジュンイチ  
Romanization Imai, Junichi  
Affiliation 慶應義塾大学理工学部教授  
Affiliation (Translated)  
Role Research team head  
Link  
Edition
 
Place
 
Publisher
Name 慶應義塾大学  
Kana ケイオウ ギジュク ダイガク  
Romanization Keiō gijuku daigaku  
Date
Issued (from:yyyy) 2020  
Issued (to:yyyy)  
Created (yyyy-mm-dd)  
Updated (yyyy-mm-dd)  
Captured (yyyy-mm-dd)  
Physical description
1 pdf  
Source Title
Name 学事振興資金研究成果実績報告書  
Name (Translated)  
Volume  
Issue  
Year 2019  
Month  
Start page  
End page  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII Article ID
 
Ichushi ID
 
Other ID
 
Doctoral dissertation
Dissertation Number  
Date of granted  
Degree name  
Degree grantor  
Abstract
従来のリアルオプションアプローチに関する問題点と批判の一つは,不確実性の下で最適な投資判断を行うときにの用いられる原資産に関するモデルとそのパラメータの推定についての議論が不十分であることであった.これまで数多くの研究がリアルオプションの価値推定を行ってきているが,その多くの研究においては,幾何ブラウン運動を代表とする単純で仮想的な原資産価値過程のモデルをベースに行われてきている.
本研究では,新技術への投資問題の中で,その重要な事例の一つとしていわゆる3次元印刷技術(3D-printing)の技術の開発と普及の速度をモデル化する方法の提案を行った.具体的には,計量書誌学(bibliometrics)のアプローチを採用し,新技術予測(technology forecasting)や新技術採用(technology adoption)の研究でしばしば用いられるBASSモデルを想定し,そのパラメータ推定を,公開されている論文データと特許データを用いてパラメータ推定を行った.
これにより,新技術の普及過程でよく知られているS字カーブの曲線を基本としつつ,技術進化の不確実性も考慮した新しい確率過程の提案が可能となった.実際のデータを用いて,3次元印刷技術の普及確率モデルを具体的に作成したところ,従来と比べて比較的高いの精度の推定が行えることが確認できた.この結果は,リアルオプションアプローチを用いた技術採用タイミングに関する最適な意思決定を行う上で重要な知見となることが期待される.
One of the major limiting factors and criticism about the real options approach is related to issues with estimating the right input values for state variables that are critical to make the right investment decisions under uncertainty. While vast research exists that applies real options valuation to technology investments, scholars often present generic theoretical findings based on fictional numerical applications neglecting the process of estimating the right input variables for their models.
We propose a simple framework to obtain these variables for technology investments by analyzing publicly available data such as bibliometrics and patents related to any technology and apply it to forecast 3D-printing technology diffusion. We base our approach on the Bass model, which is a prominent technique in the area of technology forecasting and show that these methods can help to forecast technology diffusion and obtain the required input parameters for technology investment decisions.
 
Table of contents

 
Keyword
 
NDC
 
Note

 
Language
日本語  

英語  
Type of resource
text  
Genre
Research Paper  
Text version
publisher  
Related DOI
Access conditions

 
Last modified date
Dec 16, 2022 10:39:23  
Creation date
Dec 16, 2022 10:39:23  
Registerd by
mediacenter
 
History
Dec 16, 2022    インデックス を変更
 
Index
/ Public / Internal Research Fund / Keio Gijuku Academic Development Funds Report / Academic year 2019
 
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