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ユニーク賞に2チーム トランプ発言や国防予算に着目
第17回学生対抗円ダービー

2017/9/2 2:30
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 学生が円・ドル相場の予想を競う「第17回学生対抗円ダービー」で、独創的な手法を用いたチームを表彰する「ユニーク賞」に、名古屋市立大の2チームが選ばれた。トランプ米大統領の発言や、米国防予算の動きなど、意外なデータを予測に用いた着眼点が評価された。

 受賞チームはともに稲垣一之准教授のゼミで国際金融論を学び、授業の課題としてダービーに参加した。二村薫さんのチームは、トランプ米大統領のツイッターでの発言を予測の材料に選んだ。まず、トランプ発言がおおむねドル高につながるという傾向を過去の実績から確認。その上で、ツイッターへの好意的な反応をあらわす「いいね」の数より、発言を拡散する「リツイート」の数の方が相場に影響する関係を見いだした。

 審査委員の藤田康範・慶応義塾大教授は「現在の国際情勢と為替の影響をみる上で、着眼点がすばらしかった」と評価した。二村さんは「支持率などありきたりなデータではなく、ツイッター発言を予測に用いることで差別化を目指した」という。

 同じく稲垣ゼミの目谷友花さんのチームは米国防費や日米の防衛企業の株価を予測の材料として選んだ。「北朝鮮によるミサイル発射などのニュースが続く中で、地政学リスクの影響を大きく受けるデータを探した」(目谷さん)。米国防費の増加が中長期的なドル安要因となる関係を突き止めた。

 審査委員で三井住友アセットマネジメントの宅森昭吉チーフエコノミストは「プロの中でもありそうでなかった分析であり、ひとつの発見といえる」と評した。

 2チームを指導した稲垣准教授は「情報共有をリアルタイムで徹底するなど、今どきの学生らしいやり方でチームの結束を高めていた」と振り返る。

 ユニーク賞に及ばなかった「あと一歩で賞」には慶大、神戸大、東北学院大から計4チームが選ばれた。人工知能(AI)に用いられる機械学習や仮想通貨の取引量など、話題のニュースと為替相場との関係を探った姿勢が受賞につながった。

 ユニーク賞の選考会では、今後、参加を考える学生に向けて、審査委員から助言があった。説得力がある予測を組み立てる上で大切なのは(1)データの取り方(2)推計の仕方(3)結果の点検――の3つだという。

 まずデータの取り方では、分析対象としてより多くの量を集めるほうが望ましい。例えば同じ1年間の統計でも、月次なら12個のデータしかないが、週次なら52個、日次なら365個にもなる。ある指標と為替との関係を調べる場合、より多くのデータを使う方が、相関の有無や影響の強さを確実に測れる。

 また、同じ統計でも2種類の結果が公表されることがある。例を挙げると、生産活動の活発さをあらわす経済産業省の鉱工業生産指数には「原指数」と「季節調整済み指数」があり、グラフを描くと同じ期間でも全く形が異なる。原指数には、お盆で工場が休業し生産量が落ち込むといった動きがそのまま反映される。一方、季節調整済み指数は、季節ごとの特殊要因による動きをならして生産水準を読み取れる。どちらを予測に使うべきか、チームで話し合おう。

 次に、推計の仕方について、宅森さんは「説得力がある推計ができたかどうか確かめる基本的な方法は知っておいてほしい」という。

 多くのチームが、過去の実績から様々な指標と為替の関係を確認した上で、将来を予測する推計式を作った。推計式がどのくらい為替の動きを説明できているかは「決定係数」で確かめられる。決定係数は0~1の間で、1に近いほど式に利用した変数で説明できている度合いが増す。裏返せば、決定係数が0に近い推計式は説得力がない。こうした式を予測に用いれば、着眼点がどれほどユニークでも、プロの目には残念にうつる。基本的な方法は担当教員に尋ねたり教科書を読んだりして学んでおこう。

 最後に、結果の点検も重要だ。推計式がうまく働かなかったら、別の指標を探したり、為替との関係を調べる期間を変えたりして再挑戦してみよう。なぜうまくいかなかったかメンバーで話し合うのも大切だ。

 今回は、1回戦の後に予測の方法を見直して2回戦では新たな手法で挑戦したチームが少なかった。宅森さんは「もう一歩突っ込めばもっと良くなる分析が多かった。うまくいかない推計式は思い切って捨てる勇気がほしい」と話す。藤田さんは「チームで考えて予想をまとめたら、そこがスタートラインだと考えてほしい。予想を見直し、改善できないか話し合って、さらに高みへ挑戦することがチームプレーでは大切だ」と助言している。

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