予測市場 未来を知り、未来に備える
市場は、未来をどこまで知ることができるのか。予測市場を『未来を知るための市場』と『未来に備えるための市場』という二つの側面から読み解く書籍。Amazon Kindleで発売中。
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研究者プロフィール
生成AIによる企業価値創造、予測市場の情報集約、機械学習を用いた資産運用、資本市場改革の因果分析を研究する。
2025年3月、京都大学工学部電気電子工学科を卒業。同年4月、京都大学大学院経済学研究科修士課程に進学。工学で培った定量的・数理的な視点を、経済・金融の実証分析へ展開している。修士論文では、TOPIX改革を対象に、改革対象銘柄の流動性、ボラティリティ、およびTOPIXとの連動性に生じた因果効果を測定する実証分析に取り組む。
企業価値、情報集約、資産運用、資本市場制度という異なる領域を、データと経済・金融の視点から研究しています。
市場は、未来をどこまで知ることができるのか。予測市場を『未来を知るための市場』と『未来に備えるための市場』という二つの側面から読み解く書籍。Amazon Kindleで発売中。
Polymarketの1,818市場を30日前から12時間前まで同じ条件で追い、市場終了が近づくにつれて予測誤差がどう変化するかを検証しました。
生成AIの利用量を実効的な業務成果、NOPAT、ROIC、EVA、企業価値へ結び付ける条件を整理し、AI関連投下資本とAI活用資本を区別する財務フレームワーク。
機械学習による戦略アロケーションが従来のポートフォリオ構築手法（Equal Weight、Risk Parity）に対して付加価値を持つかを実証的に検証する研究。