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KAKEN_15H02973seika  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル シミュレーション技術を利用した定量リスク管理法の提言  
カナ シミュレーション ギジュツ オ リヨウシタ テイリョウ リスク カンリホウ ノ テイゲン  
ローマ字 Shimyurēshon gijutsu o riyōshita teiryō risuku kanrihō no teigen  
別タイトル
名前 A simulation-based approach for the quantitative risk management  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 今井, 潤一  
カナ イマイ, ジュンイチ  
ローマ字 Imai, Jun'ichi  
所属 慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 10293078
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2021  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2020  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究では,解析的な分析が不可能な様々な不確実性が存在する金融問題,経営の意思決定の問題に対して,実務的に意味のある定量的な分析を可能とする数値計算手法のアプローチとして,ADPRL(Approximate Dynamic Programming & Reinforcement Learning)を提案した.研究ではその構成要素であるモデル開発,シュミレーション技法,最適化アルゴリズムそれぞれに関しての研究を行い統合フレームワークを構築した.
次に,実際の経営者がリスクとリターンの両方を分析し,最適な意思決定を行うために,高次元,曖昧性,モデルの不確実性の下で様々なアプリケーションを分析した.
We proposed ADPRL (Approximate Dynamic Programming & Reinforcement Learning) as a distinct approach to numerical computation that enables quantitative analysis that is practically useful for financial problems and management decision-making problems where various uncertainties exist that cannot be analyzed analytically.
We thoroughly studied three factors: modeling, simulation, and numerical optimization, and have constructed an integrated framework.
Next, based on ADPRL, we analyzed various applications under high -dimensionality, ambiguity and/or model uncertainty for actual management to analyze both risk and returns and to make the optimal decisions.
 
目次

 
キーワード
準モンテカルロ法  

近似動的計画法  

金融工学  

リスク管理  

リアルオプション  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2015~2019
課題番号 : 15H02973
研究分野 : 金融工学
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
May 17, 2022 13:20:22  
作成日
May 17, 2022 13:20:22  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
May 17, 2022    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2020年度 / 日本学術振興会
 
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