担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本ダイレクトマーケティング学会  

電子メールやSNSを利用したダイレクトメールは配信の即時性に加え、受け手側がスマートフォン等で受信できるといった手軽さから現在様々な業界で利用されている。一方で、配信コストの安さから、大量のメール配信が常態化しており、迷惑メールが社会問題化しているのも事実である。先行研究を概観すると、メールを高頻度で配信した場合、顧客の企業に対する満足度が低下するといった課題が指摘されており、メルマガ等の配信頻度は週１，２回程度が最適であるとされてきた。一方で、メールの配信頻度と受け手側の企業に対する満足度の変化に関する実証研究は企業内では行われている可能性があるもの
の、データそのものに高い秘匿性がある、といった理由からこれまで殆ど公開されてこなかったのが現状である。本研究ではKaggleによって公開されている実データを分析することにより、メールの配信頻度と顧客の満足度の間にどのような関係があるのか、を調査することを目的とする。

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：情報処理学会  

株式投資において投資先の経営状態は投資家にとって重要な情報の1つである．投資先の経営状態を把握する指標の1つとして実務的には古くから企業格付が利用されている．本研究では最初に機械学習の分野でデータの分類に広く利用されているサポートベクターマシンを用いて財務指標から企業格付を推計するための手法について説明する．次に先行研究モデルの課題について考察を行ったうえでサポートベクターマシンを用いた格付推計モデルの改善提案を行う．さらに提案手法に対して実データを適用することにより，本研究における提案モデルの優位性を実証実験により示すことを目的とする．

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

開催年月日： 2024年11月

会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：福岡   国名：日本国  

消費者の選択行動に関する研究において古くから利用されている手法のひとつに入れ子型ロジットモデルがある。入れ子型ロジットモデルは選択肢間に相関があることを仮定し選択肢を階層的に構造化した上でモデルが構築されている点に特徴がある。これまで交通手段の選択を始め消費者の選択集合を把握する場面で広く利用されてきた。入れ子型ロジットモデルを用いることにより直接観測することが困難な選択集合に対する効用を測定することが可能になる反面、多峰性の尤度関数を持つことから従来行われてきた最尤推定法を用いたパラメータ推定では得られた推定値が最適解ではなく消費者の実際の選択行動を正しく反映しているとは限らない、といった課題が予てより指摘されてきた。本研究では入れ子型ロジットモデルのパラメータをMCMC法により推定することによりパラメータの推定精度を向上させる方法を提案する。

開催年月日： 2024年9月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

開催地：東京大学   国名：日本国  

円安基調が続き物価のインフレ傾向が強まる中、老後の資産形成を目的とした投資が盛んに行われるようになり個人投資家による投資は増加傾向にある。株式投資をはじめとした金融商品には債券や株式を発行する企業などの財務状態が悪化することで、債務が回収できなくなるといったリスクも存在し信用リスク或いはデフォルトリスクと呼ばれる。 信用リスクの判断は金融のプロでも難しいのが現状である。そのため、客観的な視点からリスクを判断するために「信用格付」という指標が考え出された。一般に信用格付は債権や株式の発行体の信用リスクを評価した上でアルファベットや数字で表されることが多い。 先行研究を概観すると Altman(1968)以降リスクの大きさを定量的に計測するモデルはこれまで盛んに研究されてきたものの、アルファベットや数字で表された「信用格付」そのものを推定するモデルは実務的なニーズが少ないこともあり研究事例はあまり多くない。本稿ではhpsvm procedureを用いたサポートベクターマシンによる格付推計モデルの構築方法を紹介する。併せて、実データを用いてモデルパラメータを推定した結果を報告する。