大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

【開催日変更】漸近展開法を用いた機械学習の最適ポートフォリオ問題への応用

内藤 誠　(レオス・キャピタルワークス/東京都立大学)

1. ホーム
2. セミナー・集中講義
3. セミナー
4. 【開催日変更】漸近展開法を用いた機械学習の最適ポートフォリオ問題への応用

大阪大学 数理・データ科学セミナー 金融・保険セミナーシリーズ 第140回

【開催日変更】漸近展開法を用いた機械学習の最適ポートフォリオ問題への応用

内藤 誠　(レオス・キャピタルワークス/東京都立大学)

最適ポートフォリオ問題を数値的に解く方法を提案する。本研究では、完備市場における最適ポートフォリオ問題で応用された漸近展開法（Takahashi and Yoshida, 2004）と、最適ポートフォリオ問題を後退確率微分方程式に書き直す手法（Hu et al., 2005）、BSDEを機械学習を用いて解く手法（E et al., 2017; Han et al., 2018）を組み合わせ、ポートフォリオへの制約の有無に応じて2種類の方法を提案する。数値シミュレーションの結果、いずれの場合も従来の手法と比較して効率的に最適ポートフォリオを導出できる可能性があることが示唆される。