評価のOR 研究部会とは

評価のOR 研究部会では,データ包絡分析法(DEA),階層分析法(AHP),ゲーム理論,データ解析など広く評価に関わるOR的手法をテーマとし,その理論と応用に関する議論を行います.

第85回 研究会

  • 日時:2019年 7月 27日(土)11:00 -- 15:30
  • 会場:筑波大学 東京キャンパス 4F 431室 [Access]
  • 講演1(11:00 -- 12:30)
    • 講演者 :鎗目 雅 氏(香港科学技術大学)
    • 講演題目:スマート・シティに向けたイノベーション・システム:国際比較分析と評価
    • 講演概要:都市のサステイナビリティに向けて、スマート・シティが大きな役割を果たすことが期待されている。関連する様々な科学技術の知識を統合し、大学、産業、公的機関などを含めたステークホルダーが連携してイノベーションを創出することが重要となっている。特に近年はInternet of Things (IoT) 、AIなどを活用して、大量のデータを入手し分析することが可能になりつつあり、それをどのように活用することができるかが大きな課題である。日本、中国、米国などにおけるイノベーション・システムの比較分析と評価を踏まえながら、将来に向けた国際的な協力の可能性について、公共政策、企業戦略、制度設計の観点から検討する。
  • 講演2(14:00 -- 15:30)
    • 講演者 :高野 祐一 氏(筑波大学)
    • 講演題目:コヒレントリスク指標に基づくポートフォリオの線形制御政策最適化
    • 講演概要:ポートフォリオ選択問題では投資の収益性とリスクを考慮して、複数の金融資産への最適な投資比率を決定する。金融リスクを定量化する上で望ましい性質を満たす汎関数のクラスとしてコヒレントリスク指標がある。また制御政策を利用することで、直近の収益率に応じて投資比率を動的に決定することが可能となる。本発表ではコヒレントリスク指標の最小化を目的として、ポートフォリオの線形の制御政策を最適化する問題を考える。最適化モデルを定式化し、その双対問題を解析することで、目的関数値を向上させる上で収益率の異時点間の共分散が重要となることを示す。また事後的な(標本外の)運用成績を向上させるために、ロバスト最適化に基づく罰則項を導出し、米国の株価データを用いた数値実験により有効性を検証する。本研究は後藤順哉氏(中央大学)との共同研究である。

過去の研究会

問い合わせ先

  • 主査:後藤 美香(東京工業大学)
    E-mail: goto.m.af (AT) m.titech.ac.jp
  • 幹事:伊豆永 洋一(神奈川大学)
    E-mail: izunaga (AT) kanagawa-u.ac.jp