Yoshiyuki Suimon

研究成果

1．国内学会発表

• 水門善之, Twitter情報を用いたコロナ禍における経済活動の短期予測, 第37回応用経済時系列研究報告会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, GPS データに基づく自動車生産量のリアルタイム推計値の株式投資における有効性, 人工知能学会第29回金融情報学研究会, pp.9-13, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, 天候データを用いた機械学習に基づく小売業種売上のナウキャスティング, 人工知能学会第126回知識ベースシステム研究会, 2022

• 樋口智英, 水門善之, 中川秀敏, 気候変動シナリオデータを利用した水害損失リスクの計量モデル, 日本金融・証券計量・工学学会第57回大会, 2022

• 小林望, 水門善之, 量子機械学習を用いた日本株リターン予測モデルの構築 , 情報処理学会第6回量子ソフトウェア研究発表会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, コロナ禍におけるTwitter情報を用いた感情値の計測と人出の関係, 人工知能学会第36回全国大会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, 人工衛星観測データに基づく CO₂濃度推計値の経済活動把握における有効性, 日本経済学会 2022年度春季大会, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 和泉潔, ソーシャルメディア情報を用いたコロナ禍における感情計測と人出の関係, 人工知能学会第43回社会におけるAI研究会, 43巻4号, pp.1-4, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 望月悠理, 衛星観測データを用いたCO₂濃度の計測とマクロ経済活動の推計, 人工知能学会第124回知識ベースシステム研究会, pp.1-5, 2021

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 国債市場情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築, 人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp.101-106, 2021

• 水門善之, 田邊洋人, 高頻度電力需要データを用いた製造業生産活動の計測手法の高精度化, 人工知能学会第123回知識ベースシステム研究会, pp.13-17, 2021

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 国債イールドカーブ情報を用いた機械学習に基づく経済予測モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第54回大会, 2021

• 水門善之, 柳井都古杜, 携帯電話GPSデータに基づく自動車生産量のナウキャスティングと株式投資戦略, 人工知能学会第25回金融情報学研究会, pp.9-12, 2020

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 自己符号化器に基づく国債イールドカーブモデルの構築と解釈, 日本金融・証券計量・工学学会第53回大会, 2020

• 水門善之, 柳井都古杜, 携帯電話GPSデータを用いた経済活動分析とCOVID-19の影響分析, 人工知能学会第120回知識ベースシステム研究会, pp.1-4, 2020

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築, 人工知能学会第24回金融情報学研究会, pp.66-69, 2020

• 水門善之, 和泉潔, 坂地泰紀, 島田尚, 松島裕康, 高頻度電力需要データを用いた製造業活動のナウキャスティングモデルの構築, 人工知能学会第35回社会におけるAI研究会, 35巻1号, pp.1-5, 2019

• 水門善之, 内山朋規, 消費増税の影響を除くインフレ期待の計測と期待形成の分布変化の検証, 行動経済学会第13回大会, 2019年12巻, pp.49-52, 2019

• 水門善之, 福馬智生, 人工衛星の夜間光画像を用いた製造業の業種別の生産活動分析, 人工知能学会第117回知識ベースシステム研究会, pp.25-27, 2019

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 日米イールドカーブの連動性を用いた機械学習に基づく日本国債の長期金利予測, 人工知能学会第22回金融情報学研究会, pp.81-87, 2019

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 内閣府景気動向指数の先行系列に基づく機械学習を用いた短期経済予測, 人工知能学会第34回社会におけるAI研究会, 34巻4号, pp.1-6, 2019

• 水門善之, 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康, 日米イールドカーブの連動性に基づく機械学習を用いた日本の金利変動モデルの構築, 日本金融・証券計量・工学学会第50回大会, 2019

• 水門善之, 機械学習を用いた国債イールドカーブの変動モデルの構築と長期金利予測, 人工知能学会第21回金融情報学研究会, pp.46-49, 2018

• 水門善之, 勇大地, 欧州中央銀行総裁の表情解析から見る量的金融緩和政策の縮小決定, 人工知能学会第20回金融情報学研究会, pp.20-23, 2018

• 水門善之, 勇大地, 人工知能を用いた日銀総裁会見動画の分析と金融政策決定に対する示唆, 行動経済学会第11回大会, 2017年10巻, pp.5-8, 2017

• 水門善之, 勇大地, 日銀総裁会見の表情解析に基づく感情値の計測と金融政策変更との関係, 人工知能学会第19回金融情報学研究会, pp.109-111, 2017

• 水門善之, 山本博資, 多分木Jones型スプレイ符号の符号木更新アルゴリズム, 電子情報通信学会技術研究報告, 106巻595号, pp.197-202, 2007

• 水門善之, 山本博資, 多分木スプレイ符号の圧縮率に対する理論的性能評価, 第29回情報理論とその応用学会シンポジウム, 29巻2号, pp.521-524, 2006

2．査読付和文学術誌論文

• 水門善之, オルタナティブデータを用いた経済活動分析, 情報の科学と技術, Vol.72, No.10, pp.390-396, 2022

• 水門善之, 田邊洋人, 衛星観測データに基づくCO₂濃度計測値を用いたマクロ経済活動の推計, 人工知能学会論文誌, Vol.37, No.2, 2022

• 水門善之, オルタナティブデータを用いた経済活動の把握, 人工知能学会誌, Vol.36, No.3, pp.279-285, 2021

• 水門善之, 内山朋規, 金融市場が織り込む消費税率引上げの実施確率, 証券アナリストジャーナル, Vol.57, No.6, pp.80-89, 2019

3．査読付国際会議論文

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Kiyoshi Izumi, The relationship between Twitter sentiment and mobility during the COVID-19 pandemic, 2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData), December, 2022

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Construction of real-time manufacturing industry production activity estimation models using high-frequency electricity demand data, 2022 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), May, 2022

• Yoshiyuki Suimon, Mikoto Yanai, Using Mobile Phone GPS Data to Nowcast Auto Production Activity and Equity Investment Strategy Based on the Activity Nowcasting, 2021 International Conference on Business Management of Technology (BMOT), July, 2021

• Yoshiyuki Suimon, Kiyoshi Izumi, Hiroki Sakaji, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Estimating Manufacturing Activity via Machine Learning Analysis of High-frequency Electricity Demand Patterns, 2020 International Conference on Business Management of Technology (BMOT), September, 2020

• Yoshiyuki Suimon, Mikoto Yanai, Analysis of economic activity using mobile phone GPS data and estimating impact of COVID-19, 2020 International Conference on Decision Science, Theory and Management (DSTM), September, 2020

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Extraction of relationship between Japanese and US interest rates using machine learning methods, 2019 International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence (SCAI), July, 2019

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada and Hiroyasu Matsushima, Japanese long-term interest rate forecast considering the connection between the Japanese and US yield curve, 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), May, 2019

4．査読付英文学術誌論文

• Yoshiyuki Suimon, Hiroto Tanabe, Kiyoshi Izumi, Estimates of CO2 concentrations based on satellite data and their usefulness in developing a more accurate picture of economic activity, IIAI Letters on Business and Decision Science, Vol.1, 2022

• Kei Nakagawa, Yoshiyuki Suimon, Inflation rate tracking portfolio optimization method: Evidence from Japan, Finance Research Letters, Vol.49, 2022

• Yoshiyuki Suimon, Economic analysis based on the mobile phone GPS data and monitoring consumer behavior during the COVID-19 pandemic, Information Engineering Express, Vol.7, No.2, 2021

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Takashi Shimada, Hiroyasu Matsushima, Japanese interest rate forecast considering the linkage of global markets using machine learning methods, International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.4, No.1, 2020

• Yoshiyuki Suimon, Hiroki Sakaji, Kiyoshi Izumi, Hiroyasu Matsushima, Autoencoder-based Three-factor Model for the Yield Curve of Japanese Government Bonds and a Trading Strategy, Journal of Risk and Financial Management, Vol.13, Issue 4, 2020

5．その他

• 2017年度 人工知能学会 研究会優秀賞受賞

• 2019年度 人工知能学会 研究会優秀賞受賞

• 2020年度 人工知能学会 金融情報学研究会優秀論文賞受賞

• 2021年度 人工知能学会 金融情報学研究会優秀論文賞受賞

• 2021年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了  博士(工学)