予測市場はいつ不確実性を解消するのか：Polymarketにおける取引中の信念変動と解決時ジャンプ
Polymarketの価格履歴を、取引中の実現信念変動と市場解決時に残る価格ジャンプへ分解し、不確実性がいつ解消されるかを測定する実証研究。
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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。
Polymarketの価格履歴を、取引中の実現信念変動と市場解決時に残る価格ジャンプへ分解し、不確実性がいつ解消されるかを測定する実証研究。
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。