2024/09/20 更新

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ゴトウ ジュンヤ
後藤 順哉
GOTOH Jun-ya
所属
理工学部 教授
その他担当機関
理工学研究科ビジネスデータサイエンス専攻博士課程前期課程
理工学研究科ビジネスデータサイエンス専攻博士課程後期課程
連絡先
メールによる問い合わせは《こちら》から
プロフィール
2001年に東京工業大学で博士(工学)を取得後,2007年まで筑波大学の社会工学系およびシステム情報工学研究科にて講師として研究・教育活動に従事.2007年に中央大学理工学部経営システム工学科に准教授として加わり,2015年から教授として勤務(現在に至る).主たる研究対象対象は数理最適化,とりわけ連続最適化法(凸,非凸に拘わらず)のデータ解析・機械学習や金融工学への応用など.
外部リンク

学位

  • 博士(工学) ( 東京工業大学 )

  • 修士(工学) ( 東京工業大学 )

学歴

  • 2001年3月
     

    東京工業大学   社会理工学研究科   経営工学専攻   博士後期   修了

  • 1998年3月
     

    東京工業大学   社会理工学研究科   経営工学専攻   博士前期   修了

  • 1996年3月
     

    東京工業大学   工学部   社会工学科   卒業

経歴

  • 2021年4月 -  

    中央大学   理工学部 ビジネスデータサイエンス学科   教授

  • 2015年4月 - 2021年3月

    中央大学   理工学部 経営システム工学科   教授

  • 2007年4月 - 2015年3月

    中央大学   理工学部 経営システム工学科   准教授

  • 2007年4月 - 2015年3月

    中央大学 理工学部 准教授

  • 2004年4月 - 2007年3月

    筑波大学   システム情報工学研究科   講師

  • 2001年4月 - 2004年3月

    筑波大学   社会工学系   講師

  • 2000年1月 - 2001年3月

    日本学術振興会   特別研究員DC2

▼全件表示

所属学協会

  • 日本オペレーションズ・リサーチ学会

  • 日本金融・証券計量・工学学会(JAFEE)

  • INFORMS, 正会員

  • 応用統計学会

研究キーワード

  • 連続最適化(大域的最適化,分数計画)

  • 不確実性化の意思決定(リスク尺度,ロバスト最適化)

  • データ解析(機械学習,スパース最適化)

  • 金融最適化(ポートフォリオ選択,信用リスク判別)

研究分野

  • 社会基盤(土木・建築・防災) / 社会システム工学  / オペレーションズリサーチ / 数理最適化 / データ解析 / 機械学習 / 金融工学

  • 社会基盤(土木・建築・防災) / 安全工学  / オペレーションズリサーチ / 数理最適化 / データ解析 / 機械学習 / 金融工学

論文

  • Pursuit of the Cluster Structure of Network Lasso: Recovery Condition and Non-convex Extension 査読

    Shotaro Yagishita, Jun-ya Gotoh

    Journal of Machine Learning Research   25 ( 21 )   1 - 42   2024年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  • A Data-Driven Approach to Beating SAA Out of Sample 査読

    Jun-ya Gotoh, Michael Jong Kim, Andrew E. B. Lim

    Operations Research   2023年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1287/opre.2021.0393

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  • Calibration of Distributionally Robust Empirical Optimization Models 査読

    Jun‐ya Gotoh, Michael Jong Kim, Andrew E. B. Lim

    Operations Research   2021年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:INFORMS  

    DOI: 10.1287/opre.2020.2041

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  • Robust empirical optimization is almost the same as mean–variance optimization 査読

    Jun-ya Gotoh, Michael Jong Kim, Andrew E.B. Lim

    Operations Research Letters   46 ( 4 )   448 - 452   2018年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Elsevier B.V.  

    We formulate a distributionally robust optimization problem where the deviation of the alternative distribution is controlled by a ϕ-divergence penalty in the objective, and show that a large class of these problems are essentially equivalent to a mean–variance problem. We also show that while a “small amount of robustness” always reduces the in-sample expected reward, the reduction in the variance, which is a measure of sensitivity to model misspecification, is an order of magnitude larger.

    DOI: 10.1016/j.orl.2018.05.005

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  • DC formulations and algorithms for sparse optimization problems. 査読

    Jun-ya Gotoh, Akiko Takeda, Katsuya Tono

    Mathematical Programming   169 ( 1 )   141 - 176   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    DOI: 10.1007/s10107-017-1181-0

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  • Support vector machines based on convex risk functions and general norms 査読

    Jun-ya Gotoh, Stan Uryasev

    Annals of Operations Research   249 ( 1-2 )   301 - 328   2017年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER  

    This paper studies unified formulations of support vector machines (SVMs) for binary classification on the basis of convex analysis, especially, convex risk functions theory, which is recently developed in the context of financial optimization. Using the notions of convex empirical risk and convex regularizer, a pair of primal and dual formulations of the SVMs are described in a general manner. With the generalized formulations, we discuss reasonable choices for the empirical risk and the regularizer on the basis of the risk function's properties, which are well-known in the financial context. In particular, we use the properties of the risk function's dual representations to derive multiple interpretations. We provide two perspectives on robust optimization modeling, enhancing the known facts: (1) the primal formulation can be viewed as a robust empirical risk minimization; (2) the dual formulation is compatible with the distributionally robust modeling.

    DOI: 10.1007/s10479-016-2326-x

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  • Two Pairs of Families of Polyhedral Norms Versus ℓp-Norms: Proximity and Applications in Optimization 査読

    Jun-ya Gotoh, Stan Uryasev

    Mathematical Programming   156 ( 1-2 )   391 - 431   2016年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    DOI: 10.1007/s10107-015-0899-9

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  • Robust portfolio techniques for mitigating the fragility of CVaR minimization and generalization to coherent risk measures 査読

    Gotoh, Jun-Ya, Shinozaki, Keita, Takeda, Akiko

    Quantitative Finance   13 ( 10 )   1621 - 1635   2013年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Taylor \& Francis  

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  • Simultaneous pursuit of out-of-sample performance and sparsity in index tracking portfolios 査読

    Akiko Takeda, Mahesan Niranjan, Jun-ya Gotoh, Yoshinobu Kawahara

    Computational Management Science   10 ( 1 )   21 - 49   2013年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    Index tracking is a passive investment strategy in which a fund (e. g., an ETF: exchange traded fund) manager purchases a set of assets to mimic a market index. The tracking error, i. e., the difference between the performances of the index and the portfolio, may be minimized by buying all the assets contained in the index. However, this strategy results in a considerable transaction cost and, accordingly, decreases the return of the constructed portfolio. On the other hand, a portfolio with a small cardinality may result in poor out-of-sample performance. Of interest is, thus, constructing a portfolio with good out-of-sample performance, while keeping the number of assets invested in small (i. e., sparse). In this paper, we develop a tracking portfolio model that addresses the above conflicting requirements by using a combination of L0- and L2-norms. The L2-norm regularizes the overdetermined system to impose smoothness (and hence has better out-of-sample performance), and it shrinks the solution to an equally-weighted dense portfolio. On the other hand, the L0-norm imposes a cardinality constraint that achieves sparsity (and hence a lower transaction cost). We propose a heuristic method for estimating portfolio weights, which combines a greedy search with an analytical formula embedded in it. We demonstrate that the resulting sparse portfolio has good tracking and generalization performance on historic data of weekly and monthly returns on the Nikkei 225 index and its constituent companies. © 2012 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

    DOI: 10.1007/s10287-012-0158-y

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  • Minimizing loss probability bounds for portfolio selection 査読

    Jun-ya Gotoh, Akiko Takeda

    European Journal of Operational Research   217 ( 2 )   371 - 380   2012年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    In this paper, we derive a portfolio optimization model by minimizing upper and lower bounds of loss probability. These bounds are obtained under a nonparametric assumption of underlying return distribution by modifying the so-called generalization error bounds for the support vector machine, which has been developed in the field of statistical learning. Based on the bounds, two fractional programs are derived for constructing portfolios, where the numerator of the ratio in the objective includes the value-at-risk (VaR) or conditional value-at-risk (CVaR) while the denominator is any norm of portfolio vector. Depending on the parameter values in the model, the derived formulations can result in a nonconvex constrained optimization, and an algorithm for dealing with such a case is proposed. Some computational experiments are conducted on real stock market data, demonstrating that the CVaR-based fractional programming model outperforms the empirical probability minimization. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

    DOI: 10.1016/j.ejor.2011.09.012

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  • On the role of norm constraints in portfolio selection 査読

    Jun-ya Gotoh, Akiko Takeda

    Computational Management Science   8 ( 4 )   323 - 353   2011年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    Several optimization approaches for portfolio selection have been proposed in order to alleviate the estimation error in the optimal portfolio. Among them are the norm-constrained variance minimization and the robust portfolio models. In this paper, we examine the role of the norm constraint in portfolio optimization from several directions. First, it is shown that the norm constraint can be regarded as a robust constraint associated with the return vector. Second, the reformulations of the robust counterparts of the value-at-risk (VaR) and conditional value-at-risk (CVaR) minimizations contain norm terms and are shown to be highly related to the ν-support vector machine (ν-SVM), a powerful statistical learning method. For the norm-constrained VaR and CVaR minimizations, a nonparametric theoretical validation is posed on the basis of the generalization error bound for the ν-SVM. Third, the norm-constrained approaches are applied to the tracking portfolio problem. Computational experiments reveal that the norm-constrained minimization with a parameter tuning strategy improves on the traditional norm-unconstrained models in terms of the out-of-sample tracking error. © 2011 Springer-Verlag.

    DOI: 10.1007/s10287-011-0130-2

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  • Newsvendor solutions via conditional value-at-risk minimization 査読

    Jun-ya Gotoh, Yuichi Takano

    European Journal of Operational Research   179 ( 1 )   80 - 96   2007年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCIENCE BV  

    In this paper, we consider the minimization of the conditional value-at-risk (CVaR), a most preferable risk measure in financial risk management, in the context of the well-known single-period newsvendor problem, which is originally formulated as the maximization of the expected profit or the minimization of the expected cost. We show that downside risk measures including the CVaR are tractable in the problem due to their convexity, and consequently, under mild assumptions on the probability distribution of products' demand, we provide analytical solutions or linear programming (LP) formulation of the minimization of the CVaR measures defined with two different loss functions. Numerical examples are also exhibited, clarifying the difference among the models analyzed in this paper, and demonstrating the efficiency of the LP solutions. (c) 2006 Elsevier B.V. All rights reserved.

    DOI: 10.1016/j.ejor.2006.03.022

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  • A Linear Classification Model Based on Conditinal Geometric Score 査読

    Gotoh, J, Takeda, A

    Pacific Journal of Optimization   1 ( 2 )   277 - 296   2005年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Yokohama Publisher  

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  • Bounding option prices by semidefinite programming: A cutting plane algorithm 査読

    Jun-ya Gotoh, Hiroshi Konno

    Management Science   48 ( 5 )   665 - 678   2002年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:INST OPERATIONS RESEARCH MANAGEMENT SCIENCES  

    In a recent article, Bertsimas and Popescu showed that a tight upper bound on a European-type call option price, given the first n moments of the distribution of the underlying security price, can be obtained by solving an associated semidefinite programming problem (SDP). The purpose of this paper is to improve and extend their results. We will show that a tight lower bound can be calculated by solving another SDP. Also, we will show that these problems can be solved very quickly by a newly developed cutting plane algorithm when n is less than six or seven.

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  • Maximization of the ratio of two convex quadratic functions over a polytope 査読

    Jun-ya Gotoh, Hiroshi Konno

    Computational Optimization and Applications   20 ( 1 )   43 - 60   2001年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:KLUWER ACADEMIC PUBL  

    In this paper, we will develop an algorithm for solving a quadratic fractional programming problem which was recently introduced by Lo and MacKinlay to construct a maximal predictability portfolio, a new approach in portfolio analysis. The objective function of this problem is defined by the ratio of two convex quadratic functions, which is a typical global optimization problem with multiple local optima. We will show that a well-designed branch-and-bound algorithm using (i) Dinkelbach's parametric strategy, (ii) linear overestimating function and (iii) omega -subdivision strategy can solve problems of practical size in an efficient way. This algorithm is particularly efficient for Lo-MacKinlay's problem where the associated nonconvex quadratic programming problem has low rank nonconcave property.

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  • Third degree stochastic dominance and mean-risk analysis 査読

    Jun-ya Gotoh, Hiroshi Konno

    Management Science   46 ( 2 )   289 - 301   2000年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:INST OPERATIONS RESEARCH MANAGEMENT SCIENCES  

    In their recent article, Ogryczak and Ruszczynski (1999) proved that those portfolios associated with the efficient frontiers generated by mean-lower semi-standard deviation model and mean- (lower semi-)absolute deviation model are efficient in the sense of second degree stochastic dominance. This rather surprising result reveals the importance of lower partial risk models in portfolio analysis.
    In this paper, we extend the results of Ogryczak and Ruszczynski for second degree stochastic dominance to third degree stochastic dominance. We show that portfolios on a significant portion of the efficient frontier generated by mean-lower semi-skewness model are efficient in the sense of third degree stochastic dominance. Also, we prove that the portfolios generated by mean-variance-skewness model are semi-efficient in the sense of third degree stochastic dominance.

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  • Exact penalty method for knot selection of B-spline regression 査読

    Shotaro Yagishita, Jun-ya Gotoh

    Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics   2023年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer Science and Business Media LLC  

    DOI: 10.1007/s13160-023-00631-5

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    その他リンク: https://link.springer.com/article/10.1007/s13160-023-00631-5/fulltext.html

  • Dynamic portfolio selection with linear control policies for coherent risk minimization 査読

    Yuichi Takano, Jun-ya Gotoh

    Operations Research Perspectives   10   1 - 10   2023年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.orp.2022.100262

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  • On the superiority of PGMs to PDCAs in nonsmooth nonconvex sparse regression 査読

    Shummin Nakayama, Jun-ya Gotoh

    Optimization Letters   15   2831 - 2860   2021年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    DOI: 10.1007/s11590-021-01716-1

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  • 初到達時間を用いたペアポートフォリオ最適化問題の新定式化 査読

    東出 卓朗, 浅井 謙輔, 後藤 順哉, 藤田 岳彦

    日本応用数理学会論文誌   30 ( 3 )   194 - 225   2020年

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    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:日本応用数理学会  

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  • Preface

    Stan Uryasev, Jun-ya Gotoh

    Annals of Operations Research   2018年3月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s10479-017-2749-z

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  • Peer-To-Peer Lending: Classification in the Loan Application Process 査読

    Xinyuan Wei, Jun-ya Gotoh, Stan Uryasev

    Risks   6 ( 4 )   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:MDPI  

    This paper studies the peer-to-peer lending and loan application processing of LendingClub. We tried to reproduce the existing loan application processing algorithm and find features used in this process. Loan application processing is considered a binary classification problem. We used the area under the ROC curve (AUC) for evaluation of algorithms. Features were transformed with splines for improving the performance of algorithms. We considered three classification algorithms: logistic regression, buffered AUC (bAUC) maximization, and AUC maximization.With only three features, Debt-to-Income Ratio, Employment Length, and Risk Score, we obtained an AUC close to 1. We have done both in-sample and out-of-sample evaluations. The codes for cross-validation and solving problems in a Portfolio Safeguard (PSG) format are in the Appendix. The calculation results with the data and codes are posted on the website and are available for downloading.

    DOI: 10.3390/risks6040129

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  • CVaR Minimizations in Support Vector Machines 査読

    Jun-Ya Gotoh, Akiko Takeda

    Financial Signal Processing and Machine Learning   233 - 265   2016年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:wiley  

    This chapter overview the connections between support vector machines (SVM) and conditional value at risk (CVaR) minimization and suggests further interactions beyond their similarity in appearance. It introduces several SVM formulations, whose relation to CVaR minimization. The chapter further discusses robust extensions of the CVaR formulation. It presents the dual problems of the CVaR-minimizing formulations, and shows that two kinds of robust modeling of the CVaR minimization for binary classification are tractable. Dual representations expand the range of algorithms and enrich the theory of SVM. SVMs are one of the most successful supervised learning methods that can be applied to classification or regression. The maximum margin hyperplane of hard-margin SVM classification (SVC) minimizes an upper bound of the generalization error. The support vector regression (SVR) method performs well in regression analysis and is a popular data analysis tool in machine learning and signal processing.

    DOI: 10.1002/9781118745540.ch10

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  • 媒介変数表現に基づくJEPXスポット電力供給・需要関数の推定 査読

    山田雄二, 牧本直樹, 高嶋隆太, 後藤順哉

    ジャフィー・ジャーナル[ファイナンスにおける数値計算手法の新展開]   15   64 - 93   2016年3月

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    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:朝倉書店  

    電力市場における取引リスク分析や入札戦略を検討する上で,入札量と価格の関係を与える入札関数, あるいは入札関数が示唆する供給・需要曲線の推定は必要不可欠である. 本研究では,このような電力市場の供給・需要関数推定問題に対して,媒介変数表現された供給・需要関数を推定する手法を新たに提案した上で,日本卸電力取引所(JEPX)で取引される電力スポット価格に適用した実証分析を実施する.まず,JEPXが各時間帯におけるスポット電力の約定量,約定価格に加えて,売り入札,買い入札の総量を各商品について公開していることに着目し,買い入札総量,売り入札総量に関する媒介変数を用いてJEPXスポット電力の供給・需要関数を表現する.つぎに,媒介変数表現された供給・需要関数が,約定量もしくは約定価格を従属変数,買い入札総量,売り入札総量を独立変数とする一般化加法モデル(GAM)を適用することによって構築されることを示す.また,推定関数が供給・需要関数の単調増加性,単調減少性を満たすための条件を導き,単調性を満たさない際に施す単調化変換の推定精度に与える影響について考察する.さらに,供給・需要関数の媒介変数表現に線形関数を用いた線形モデルと比べて,決定係数や回帰予測値による誤差の改善効果が得られること,および既提案手法である約定率に基づく推定手法と比較して,価格を説明する際の決定係数が向上することを実証的に確認する.

    CiNii Books

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  • Robust empirical optimization is almost the same as mean-variance optimization

    Gotoh, Jun-ya, Kim, Michael Jong, Lim, Andrew

    2015年

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  • Interaction between financial risk measures and machine learning methods 査読

    Gotoh, Jun-ya, Takeda, Akiko, Yamamoto, Rei

    Computational Management Science   11 ( 4 )   365 - 402   2014年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

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  • ECサイトにおける顧客の閲覧履歴を利用した 商品ランキング生成法 査読

    武政孝師, 後藤順哉

    オペレーションズ・リサーチ -経営の科学-   59 ( 8 )   465 - 471   2014年8月

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    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:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • Multi-period portfolio selection using kernel-based control policy with dimensionality reduction 査読

    Takano, Yuichi, Gotoh, Jun-ya

    Expert Systems with Applications   41 ( 8 )   3901 - 3914   2014年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Elsevier  

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  • 振動を伴う状態変化過程のデータを用いた安定状態の推定 査読

    猪俣考史, 鎌倉稔成, 後藤順哉

    応用統計学   43 ( 1-3 )   45 - 57   2014年5月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    J-GLOBAL

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  • Convex optimization approaches to maximally predictable portfolio selection 査読

    Jun-ya Gotoh, Katsuki Fujisawa

    Optimization   63 ( 11 )   1713 - 1735   2014年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:TAYLOR & FRANCIS LTD  

    In this article we propose a simple heuristic algorithm for approaching the maximally predictable portfolio, which is constructed so that return model of the resulting portfolio would attain the largest goodness-of-fit. It is obtained by solving a fractional program in which a ratio of two convex quadratic functions is maximized, and the number of variables associated with its nonconcavity has been a bottleneck in spite of continuing endeavour for its global optimization. The proposed algorithm can be implemented by simply solving a series of convex quadratic programs, and computational results show that it yields within a few seconds a (near) Karush-Kuhn-Tucker solution to each of the instances which were solved via a global optimization method in [H. Konno, Y. Takaya and R. Yamamoto, A maximal predictability portfolio using dynamic factor selection strategy, Int. J. Theor. Appl. Fin. 13 (2010) pp. 355-366]. In order to confirm the solution accuracy, we also pose a semidefinite programming relaxation approach, which succeeds in ensuring a near global optimality of the proposed approach. Our findings through computational experiments encourage us not to employ the global optimization approach, but to employ the local search algorithm for solving the fractional program of much larger size.

    DOI: 10.1080/02331934.2012.741237

    Web of Science

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  • Support vector classification with positive homogeneous risk functionals

    Tsyurmasto, Peter, Uryasev, Stan, Gotoh, Jun-ya

    2013年

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  • CVaR最小化と信用リスク判別モデル

    後藤順哉, 山本零

    MTECジャーナル   ( 24 )   29 - 48   2012年11月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:MTEC  

    CiNii Books

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  • Bounding Contingent Claim Prices via Hedging Strategy with Coherent Risk Measures 査読

    Jun-ya Gotoh, Yoshitsugu Yamamoto, Weifeng Yao

    Journal of Optimization Theory and Applications   151 ( 3 )   613 - 632   2011年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER/PLENUM PUBLISHERS  

    We generalize the notion of arbitrage based on the coherent risk measure, and investigate a mathematical optimization approach for tightening the lower and upper bounds of the price of contingent claims in incomplete markets. Due to the dual representation of coherent risk measures, the lower and upper bounds of price are located by solving a pair of semi-infinite linear optimization problems, which further reduce to linear optimization when conditional value-at-risk (CVaR) is used as risk measure. We also show that the hedging portfolio problem is viewed as a robust optimization problem. Tuning the parameter of the risk measure, we demonstrate by numerical examples that the two bounds approach to each other and converge to a price that is fair in the sense that seller and buyer face the same amount of risk.

    DOI: 10.1007/s10957-011-9899-y

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  • 企業価値変動モデルとCVaRを用いた与信ポートフォリオ最適化問題とその効率的解法 査読

    後藤順哉, 高野祐一, 山本芳嗣, 和田保乃

    日本オペレーションズ・リサーチ学会和文論文誌   54   23 - 42   2011年12月

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    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:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    本論文では,東証業種別株価指数の推移データに因子分析を施した結果を用いて企業価値変動モデルを構築し,それに基づいてデフォルトのシナリオを発生させ,リスク尺度としてConditional Value-at-Riskを用いて与信の最適化を行った.これにより経済動向を示す共通因子の影響を,「共通因子の個数」と「共通因子と個別因子の影響の比を決めるパラメータ」の両者を変化させて観察した.解くべき最適化問題の規模はシナリオの個数に影響を受けるため,多数のシナリオを用いて問題を解くことは易しくないが,問題の構造を利用して,簡単な前処理と解法の工夫によって10万シナリオの問題を7秒程度で,50万シナリオの問題を35秒程度で解くことに成功した.

    DOI: 10.15807/torsj.54.23

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  • Constant Rebalanced Portfolio Optimization Under Nonlinear Transaction Costs 査読

    Yuichi Takano, Jun-ya Gotoh

    Asia-Pacific Financial Markets   18 ( 2 )   191 - 211   2011年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

    We study the constant rebalancing strategy for multi-period portfolio optimization via conditional value-at-risk (CVaR) when there are nonlinear transaction costs. This problem is difficult to solve because of its nonconvexity. The nonlinear transaction costs and CVaR constraints make things worse
    state-of-the-art nonlinear programming (NLP) solvers have trouble in reaching even locally optimal solutions. As a practical solution, we develop a local search algorithm in which linear approximation problems and nonlinear equations are iteratively solved. Computational results are presented, showing that the algorithm attains a good solution in a practical time. It is better than the revised version of an existing global optimization. We also assess the performance of the constant rebalancing strategy in comparison with the buy-and-hold strategy. © 2010 Springer Science+Business Media, LLC.

    DOI: 10.1007/s10690-010-9130-4

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  • Numerical Evaluation of Dynamic Behavior of Ornstein-Uhlenbeck Processes Modified by Various Boundaries and its Application to Pricing Barrier Options 査読

    Jun-ya Gotoh, Hui Jin, Ushio Sumita

    Methodology and Computing in Applied Probability   13 ( 1 )   193 - 219   2011年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER  

    In financial engineering, one often encounters barrier options in which an action promised in the contract is taken if the underlying asset value becomes too high or too low. In order to compute the corresponding prices, it is necessary to capture the dynamic behavior of the associated stochastic process modified by boundaries. To the best knowledge of the authors, there is no algorithmic approach available to compute such prices repeatedly in a systematic manner. The purpose of this paper is to develop computational algorithms to capture the dynamic behavior of Ornstein-Uhlenbeck processes modified by various boundaries based on the Ehrenfest approximation approach established in Sumita et al. (J Oper Res Soc Jpn 49:256-278, 2006). As an application, we evaluate the prices of up-and-out call options maturing at time tau(M) with strike price K(S) written on a discount bond maturing at time T, demonstrating the usefulness, speed and accuracy of the proposed computational algorithms.

    DOI: 10.1007/s11009-009-9152-4

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  • A nonlinear control policy using kernel method for dynamic asset allocation 査読

    Yuichi Takano, Jun-Ya Gotoh

    Journal of the Operations Research Society of Japan   54 ( 4 )   201 - 218   2011年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Operations Research Society of Japan  

    We build a computational framework for determining an optimal dynamic asset allocation over multiple periods. To do this, we use a nonlinear control policy, which is a function of past returns of investable assets. By employing a kernel method, the problem of selecting the best control policy from among nonlinear functions can be formulated as a convex quadratic optimization problem. Furthermore, we reduce the problem to a linear optimization problem by employing Li-norm regularization. A numerical experiment was conducted wherein scenarios of the rate of return of investable assets were generated by using a one-period autoregressive model, and the results showed that our investment strategy improves an investment performance more than other strategies from previous studies do. © The Operations Research Society of Japan.

    DOI: 10.15807/jorsj.54.201

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  • alpha-Conservative approximation for probabilistically constrained convex programs 査読

    Yuichi Takano, Jun-ya Gotoh

    Computational Optimization and Applications   46 ( 1 )   113 - 133   2010年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER  

    In this paper, we address an approximate solution of a probabilistically constrained convex program (PCCP), where a convex objective function is minimized over solutions satisfying, with a given probability, convex constraints that are parameterized by random variables. In order to approach to a solution, we set forth a conservative approximation problem by introducing a parameter alpha which indicates an approximate accuracy, and formulate it as a D.C. optimization problem.
    As an example of the PCCP, the Value-at-Risk (VaR) minimization is considered under the assumption that the support of the probability of the associated random loss is given by a finitely large number of scenarios. It is advantageous in solving the D.C. optimization that the numbers of variables and constraints are independent of the number of scenarios, and a simplicial branch-and-bound algorithm is posed to find a solution of the D.C. optimization. Numerical experiments demonstrate the following: (i) by adjusting a parameter alpha, the proposed problem can achieve a smaller VaR than the other convex approximation approaches; (ii) when the number of scenarios is large, a typical 0-1 mixed integer formulation for the VaR minimization cannot be solved in a reasonable time and the improvement of the incumbent values is slow, whereas the proposed method can achieve a good solution at an early stage of the algorithm.

    DOI: 10.1007/s10589-008-9178-5

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  • Support vector regression as conditional value-at-risk minimization with application to financial time-series analysis 査読

    Akiko Takeda, Jun-Ya Gotoh, Masashi Sugiama

    Proceedings of the 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2010   118 - 123   2010年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    Support vector regression (SVR) is a popular regression algorithm in machine learning and signal processing. In this paper, we first prove that the SVR algorithm is equivalent to minimizing the conditional value-at-risk (CVaR) of the distribution of the ℓ1-loss residuals, which is a popular risk measure in finance. The equivalence between SVR and CVaR minimization allows us to derive a new upper bound on the ℓ1-loss generalization error of SVR. Then we show that SVR actually minimizes the upper bound under some condition, implying its optimality. We finally apply the SVR method to an index tracking problem in finance, and develop a new portfolio selection method. Experiments show that the proposed method compares favorably with alternative approaches. ©2010 IEEE.

    DOI: 10.1109/MLSP.2010.5589245

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  • Portfolio Learning via VaR/CVaR Minimization

    Gotoh,J, Takeda,A

    Dept.of Industrial and Systems Engineering Discussion Paper Series   08 ( 04 )   2008年5月

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    記述言語:英語  

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  • Conditional minimum volume ellipsoid with application to multiclass discrimination 査読

    Gotoh, Jun-ya, Takeda, Akiko

    Computational Optimization and Applications   41 ( 1 )   27 - 51   2008年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

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  • A new approach for computing option prices of the Hull-White type with stepwise reversion and volatility functions 査読

    Hui Jin, Jun-Ya Gotoh, Ushio Sumita

    Journal of Derivatives   15 ( 1 )   67 - 85   2007年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Institutional Investor, Inc  

    The Hull-White model is a one factor Markov model well known for its capability to capture the current term structure of interest rates. Analytical results are available for pricing zero-coupon discount bonds and associated European options when both reversion and volatility functions are constant. In reality, however, these functions do vary over time. It is then of practical interest to develop efficient computational algorithms that can deal with time dependent reversion and volatility functions. The purpose of this article is to achieve this goal via the Ehrenfest approximation of the underlying O-U process, where the time dependent structure is represented by step functions. Based on the convergence theorem by Sumita, Gotoh and Jin [2006] and the uniformization procedure of Keilson [1979], a novel approach is proposed to evaluate the prices of zero-coupon discount bonds and associated European options for stepwise reversion and volatility functions. The ordinary Hull-White trinomial tree approach is also modified to cope with this case for comparison purposes. However, it is shown that the modified trinomial tree approach is not applicable for certain step functions, while the Ehrenfest approach can always be used for any step functions. Numerical results are given, demonstrating the excellent speed and accuracy of the Ehrenfest approach.

    DOI: 10.3905/jod.2007.694793

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  • Minimal ellipsoid circumscribing a polytope defined by a system of linear inequalities 査読

    Gotoh, Jun-Ya, Konno, Hiroshi

    Journal of Global Optimization   34 ( 1 )   1 - 14   2006年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer  

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  • NUMERICAL EXPLORATION OF DYNAMIC BEHAVIOR OF ORNSTEIN-UHLENBECK PROCESSES VIA EHRENFEST PROCESS APPROXIMATION (< Special Issue> Advanced Planning and Scheduling for Supply Chain Management) 査読

    Sumita, Ushio, Gotoh, Jun-ya, Jin, Hui

    Journal of the Operations Research Society of Japan   49 ( 3 )   256 - 278   2006年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:The Operations Research Society of Japan  

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  • Global optimization method for solving the minimum maximal flow problem 査読

    Jun-ya Gotoh, Nguyen Van Thoai, Yoshitsugu Yamamoto

    Optimization Methods and Software   18 ( 4 )   395 - 415   2003年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:TAYLOR & FRANCIS LTD  

    The problem of minimizing the flow value attained by maximal flows plays an important and interesting role to investigate how inefficiently a network can be utilized. It is a typical multiextremal optimization problem, which can have local optima different from global optima. We formulate this problem as a global optimization problem with a special structure and propose a method to combine different techniques in local search and global optimization. Within the proposed algorithm, the advantageous structure of network flow is fully exploited so that the algorithm should be suitable for handling the problem of moderate sizes.

    DOI: 10.1080/1055678031000120191

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  • A cutting plane algorithm for semi-definite programming problems with applications to failure discriminant analysis 査読

    Konno, Hiroshi, Gotoh, Jun-ya, Uno, Takeaki, Yuki, Atsushi

    Journal of Computational and Applied Mathematics   146 ( 1 )   141 - 154   2002年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Elsevier  

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  • Failure discrimination by semi-definite programming 査読

    Hiroshi Konno, Jun-ya Gotoh, Stan Uryasev, Atsushi Yuki

    Financial Engineering, E-Commerce and Supply Chain   70   379 - 396   2002年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:SPRINGER  

    This paper addresses itself to a new approach for failure discriminant analysis, a classical and yet very actively studied problem in financial engineering. The basic idea of the new method is to separate multi-dimensional financial data corresponding to ongoing and failed enterprises by an ellipsoidal surface which enjoys a good mathematical property as well as a clear financial interpretation.
    We will apply a new cutting plane algorithm for solving a resulting semi-definite programming problem and show that it can generate an optimal solution in a much more efficient way than standard interior point algorithms. Computational results using financial data of Japanese enterprises show that the ellipsoidal separation leads to significantly better results than the hyperplane separation. Also it performs better than the separation by a general quadratic surface, a well used method in support vector machine approach.

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  • 平均-リスク・モデルと確率優越の関係について 査読

    後藤順哉

    ジャフィー・ジャーナル1999   25 - 56   1999年12月

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    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:日本金融・証券計量・工学学会  

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  • 地価決定における「期待」と「流動性」の役割 査読

    後藤順哉, 今野浩

    ジャフィー・ジャーナル1999   75 - 93   1999年12月

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    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:日本金融・証券計量・工学学会  

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書籍等出版物

  • 数理最適化

    久野誉人, 繁野麻衣子, 後藤順哉( 担当: 共著)

    オーム社  2012年8月 

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    総ページ数:262   記述言語:日本語   著書種別:学術書

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  • 意思決定のための数理モデル入門

    今野浩, 後藤順哉( 担当: 共著 範囲: 後藤:3章と5章,今野:それ以外)

    朝倉書店  2011年9月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

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  • Excelで学ぶOR

    藤澤克樹, 後藤順哉, 安井雄一郎( 担当: 共著)

    オーム社  2011年7月 

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    総ページ数:310   記述言語:日本語   著書種別:学術書

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MISC

  • 分布的ロバスト最適化モデリング : 解釈と実用への示唆—特集 最適化の理論と応用

    後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学   66 ( 5 )   300 - 307   2021年5月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • Efficient DC Algorithm for Constrained Sparse Optimization

    Katsuya Tono, Akiko Takeda, Jun-ya Gotoh

    2017年1月

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    掲載種別:機関テクニカルレポート,技術報告書,プレプリント等  

    We address the minimization of a smooth objective function under an<br />
    $\ell_0$-constraint and simple convex constraints. When the problem has no<br />
    constraints except the $\ell_0$-constraint, some efficient algorithms are<br />
    available; for example, Proximal DC (Difference of Convex functions) Algorithm<br />
    (PDCA) repeatedly evaluates closed-form solutions of convex subproblems,<br />
    leading to a stationary point of the $\ell_0$-constrained problem. However,<br />
    when the problem has additional convex constraints, they become inefficient<br />
    because it is difficult to obtain closed-form solutions of the associated<br />
    subproblems. In this paper, we reformulate the problem by employing a new DC<br />
    representation of the $\ell_0$-constraint, so that PDCA can retain the<br />
    efficiency by reducing its subproblems to the projection operation onto a<br />
    convex set. Moreover, inspired by the Nesterov&#039;s acceleration technique for<br />
    proximal methods, we propose the Accelerated PDCA (APDCA), which attains the<br />
    optimal convergence rate if applied to convex programs, and performs well in<br />
    numerical experiments.

    arXiv

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  • 情報の窓 国際会議ICCOPT 2016 Tokyo開催の経験と教訓(2)プログラム作成の舞台裏

    後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学   62 ( 1 )   51 - 58   2017年1月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 資産価格付けの基本定理 : ポートフォリオと確率の双対性—特集 はじめよう金融工学

    後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学   61 ( 6 )   345 - 350   2016年6月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 1-C-3 地域間送電・分断を考慮した電源構成についての比較(オリンピック・パラリンピックとOR(1))

    三澤 祐一, 後藤 順哉, 山田 雄二

    日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集   2015   46 - 47   2015年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-B-2 単調な一般化加法モデルの二次錐制約を用いた定式化(連続最適化(2))

    後藤 順哉, 山田 雄二

    日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集   2015   184 - 185   2015年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-D-9 一般化加法モデルを用いたJEPX入札関数の推定(電力関連)

    山田 雄二, 牧本 直樹, 高嶋 隆太, 後藤 順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2015   258 - 259   2015年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-H-5 凸リスク関数と任意のノルムを用いたSVMの定式化(連続最適化(2))

    後藤 順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2015   328 - 329   2015年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-H-4 2組の多面体ノルムとl_pノルム : 近さの評価と最適化への応用(最適化(2))

    後藤 順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集   2014   274 - 275   2014年8月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-C-8 カーネル法を利用した動的ポートフォリオ最適化(金融(4))

    高野 祐一, 後藤 順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2013   182 - 183   2013年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 1-C-3 コヒレント・リスク尺度最小化に基づくSVMと格付け判別への適用(金融(1))

    後藤 順哉, 武田 朗子, 山本 零

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2013   46 - 47   2013年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 機械学習とポートフォリオ選択の素敵な関係 (特集 活躍する機械学習)

    武田 朗子, 後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ   57 ( 7 )   373 - 379   2012年7月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    本稿では「機械学習」と「金融工学」という,独立に生まれ,発展してきた2つの分野の方法論に共通する構造と差異に着目して,新しい発見に繋げようという試みを紹介したい.とりわけ,「機械学習」と「金融工学」の間では双方向への貢献が可能であること,そして両分野間に素敵な関係を見いだすことができることを示す.

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  • Excelで始める数理最適化—特集 はじめよう整数計画

    後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学   57 ( 4 )   175 - 182   2012年4月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 1-F-2 動的資産配分のためのカーネル法を利用した非線形制御ポリシー(ポートフォリオ)

    高野 祐一, 後藤 順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2012   96 - 97   2012年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-A-4 CVaR最小化のためのロバスト・ポートフォリオ・モデル(計算と最適化の新展開)

    後藤 順哉, 篠崎 桂太

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2011   120 - 121   2011年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-B-8 決定係数最大化ポートフォリオ選択に対する凸最適化アプローチ(連続最適化)

    後藤 順哉, 藤澤 克樹

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2010   130 - 131   2010年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-A-14 ポートフォリオ最適化におけるノルム制約(計算と最適化(3))

    後藤 順哉, 武田 朗子

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2009   136 - 137   2009年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 1-F-1 取引コストを考慮したコンスタント・リバランス・ポートフォリオ最適化(金融)

    高野 祐一, 後藤 順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2009   96 - 97   2009年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • Improving the Out-of-Sample Performance via VaR/CVaR Minimization: A Statistical Learning Approach to Portfolio Selection

    後藤 順哉

    統計数理研究所共同研究リポート229「最適化:モデリングとアルゴリズム」22巻   36 - 50   2009年

  • 2-A-3 汎化理論に基づくVaR/CVaR最小化ポートフォリオ選択モデル(金融工学(4))

    後藤 順哉, 武田 朗子

    日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集   2008   148 - 149   2008年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 平成19年秋季研究発表会ルポ

    後藤 順哉, 武田 朗子, 土村 展之, 八木 恭子

    オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 = [O]perations research as a management science [r]esearch   53 ( 1 )   59 - 62   2008年1月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 2-B-8 機会制約付き凸計画問題に対するα-保守的近似(大域的最適化)

    後藤 順哉, 高野 祐一

    日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集   2007   166 - 167   2007年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 条件付き最小楕円と多クラス判別への応用(モデリングと最適化の理論)

    後藤 順哉, 武田 朗子

    数理解析研究所講究録   1526   129 - 136   2006年12月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:京都大学  

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    その他リンク: http://hdl.handle.net/2433/58868

  • 2-G-3 条件付き最小楕円と多クラス判別への応用(判別・分類)

    後藤 順哉, 武田 朗子

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2006   230 - 231   2006年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • A New Approach for Computing Option Prices of the Hull-White Type with Stepwise Reversion and Volatility Functions

    Jin, H. Gotoh, J, Sumita, U

    筑波大学社会システム・マネジメント ディスカッション・ペーパー・シリーズ   ( 1138 )   2005年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)   出版者・発行元:筑波大学システム情報工学研究科社会システム・マネジメント専攻  

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  • 1-E-2 On Evaluation of Dynamic Behavior of Modified Ornstein-Uhlenbeck Processes with Various Boundaries

    GOTOH Jun-ya, SUMITA Ushio, JIN Hui

    2005   110 - 111   2005年9月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:The Operations Research Society of Japan  

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  • 情報の窓 〔日本オペレーションズ・リサーチ学会〕平成17年春季研究発表会ルポ

    山下 真, 中田 和秀, 後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学   50 ( 7 )   500 - 504   2005年7月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    記事種別: 会議・学会報告・シンポジウム

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  • Conditional Geometric Score に基づく線形判別モデル(SVM)

    後藤 順哉, 武田 朗子

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集   2005   244 - 245   2005年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • A New Approach for Computing Bond Prices by the Hull-White Model with Stepwise Reversion Function

    JIN Hui, GOTOH Jun-ya, SUMITA Ushio

    2005   198 - 199   2005年3月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:The Operations Research Society of Japan  

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  • 『金融工学事典』のうち「投資決定モデル」(1項目)

    今野浩, 刈谷武昭, 木島正明

    2004年8月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)   出版者・発行元:朝倉書店  

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  • Numerical Exploration of Dynamic Behavior of the Ornstein-Uhlenbeck Process via Ehrenfest Process Approximation

    SUMITA Ushio, GOTOH Jun-ya, JIN Hui

    2004   194 - 195   2004年3月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:The Operations Research Society of Japan  

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  • 情報の窓 平成12年度秋季研究発表会ルポ

    武田 朗子, 後藤 順哉

    オペレーションズ・リサーチ = Communications of the Operations Research Society of Japan : 経営の科学   46 ( 2 )   99 - 103   2001年2月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    記事種別: 会議・学会報告・シンポジウム

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講演・口頭発表等

  • Optimization approaches to tailor regression spline for better fit 招待

    Jun-ya Gotoh, Shotaro Yagishita, Shichen Zuo

    International Conference on Stochastic Programming 2023  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月    

    会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Knot Selection of B-Spline Regression via Trimmed Regularizer

    Shotaro Yagishita, Jun-ya Gotoh

    INFORMS Annual Meeting 2022 Indianapolis  2022年10月 

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    開催年月日: 2022年10月    

    会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Knot Selection of B-Spline Regression via Trimmed Regularizer

    Shotaro Yagishita, Jun-ya Gotoh

    International Conference on Continuous Optimization 2022  2022年7月 

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    開催年月日:   - 2022年7月

    会議種別:ポスター発表  

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  • Fitting Models to Data with Trimmed LASSO Penalties 招待 国際会議

    Jun-ya Gotoh

    NUS-Tsukuba Joint-Online-Workshop on “Sustainable Management and Data Sciences”  ( (online) )   2021年3月  Institute of Operations Research and Analytics, National University of Singapore, Singapore Faculty of Business Sciences, University of Tsukuba, Tokyo, Japan

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • 分布的ロバスト最適化におけるパラメータの選択 招待

    後藤順哉

    数理システムアカデミックコンファレンス FY 2020  ( (online) )   2021年2月  株式会社 NTTデータ数理システム

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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  • Worst-case Sensitivity 招待 国際会議

    Jun-ya Gotoh

    Workshop: Uncertainty Management and Machine Learning in Engineering Applications  ( (online) )   2020年11月  Stan Uryasev, Pawel Polak, and Kevin Maritato (Stony Brook University) Drew P. Kouri (Sandia National Laboratories)

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • 分布的ロバスト最適化モデリング---解釈と実用への示唆 招待

    後藤順哉

    日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部シンポジウム『最適化の理論と応用』  ( 中央電気倶楽部 ホール (https://www.chuodenki-club.or.jp) )   2020年11月  日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部

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    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

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  • Continuous Exact Penalty Approach To Grouped Variable Selection In Regression Methods 国際会議

    Jun-ya Gotoh

    INFORMS Annual Meeting 2020 virtual  ( (online) )   2020年10月  INFORMS

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Sparse Robust Regression With Continuous Exact K-sparse Penalties 国際会議

    Jun-ya Gotoh, Shummin Nakayama

    INFORMS Annual Meeting 2019 Seattle  ( Washington State Convention Center, Seattle, WA, USA )   2019年10月  INFORMS

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    In this talk we study applications and efficient algorithms for k-sparse recovery problem on the basis of the Continuous Exact k-Sparse Penalties (CXPs) or which is also known as partial regularizers. Each CXP is defined by a non-convex but continuous function and the equality forcing the function value to be zero is known to be equivalent to the k-sparse constraint defined with the so-called l0-norm. Algorithms based on the proximal mapping of the lp-norm based CXPs will be examined for sparsity-seeking estimation problems such as a sparse robust.regression problem.

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  • Calibration of Distributionally Robust Empirical Optimization Models 招待

    Jun-ya Gotoh, Michael J. Kim, Andrew E.B. Lim

    SWJTU Seminar, Chengdu, China  ( 西南交通大学数学部 )   2019年9月  西南交通大学数学部

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    記述言語:英語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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  • Calibration of distributionally robust empirical optimization models 国際会議

    Jun-ya Gotoh, Michael J. Kim, Andrew E.B. Lim

    NACA-ICOTA 2019, Hakodate  ( はこだて未来大学 )   2019年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Sparse recovery with continuous exact k-sparse penalties 招待 国際会議

    Jun-ya Gotoh, Takumi Fukuda

    ICCOPT 2019 (the Sixth International Conference on Continuous Optimization)  ( TU Berlin, Germany )   2019年8月  MOS (Mathematical Optimization Society)

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Out-of-sample analysis of distributionally robust optimization 招待 国際会議

    Jun-ya Gotoh, Michael Jong Kim, Andrew E.B. Lim

    23rd International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2018 Bordeaux)  ( The University of Bordeaux, Bordeaux, France )   2018年7月  Mathematical Optimization Society (MOS)

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • A DC Optimization Approach to Sparse Spline Regression

    三澤雄一

    INFORMS Annual Meeting 2017  2017年10月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • ノルムを用いた最適化モデリング

    日本オペレーションズ・リサーチ学会2017年度秋季研究発表会  2017年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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  • Robust Empirical Optimization is Almost the Same as Mean-Variance Optimization

    Jun-ya Gotoh, Michael J. Kim, Andrew E.B. Lim

    SIAM Optimization Conference 2017  2017年5月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • DC Formulations and Algorithms for Sparse Optimization Problems

    武田朗子, 東野克哉

    NUS Business School Decision Sciences Department Seminar  2017年3月 

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    記述言語:英語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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  • DC表現によるスパース・スプライン回帰

    後藤順哉, 三澤祐一

    日本オペレーションズ・リサーチ学会  2017年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Robust Empirical Optimization is Almost the Same as Mean-variance Optimization

    Kim, Michael J, Lim, E.B, Andrew

    INFORMS Annual Meeting 2016  2016年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • DC Formulations and Algorithms for Sparse Optimization Problems

    武田朗子, 東野克哉

    Workshop on Risk Management Approaches in Engineering Applications  2016年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Conditional Value-at-Risk and Its Applications in Optimization

    Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST(学科セミナー​型講義​での講演​)  2016年9月 

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    記述言語:英語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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  • ロバスト最適化≒平均分散最小化

    Kim, Michael J, Lim, Andrew E

    日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会  2016年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Support Vector Machines Based on Convex Risk Functionals and General Norms

    Uryasev, Stan

    INFORMS Annual Meeting 2015  2015年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Robust empirical optimization is almost the same as mean-variance optimization

    Kim, Michael J, Lim, Andrew E

    INFORMS Annual Meeting 2015  2015年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • 単調な一般化加法モデルの二次錐制約を用いた定式化

    山田雄二

    日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会  2015年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Two Perspectives on Robust Empirical Optimization

    Kim, Michael J, Lim, Andrew E

    22nd International Symposium on Mathematical Programming  2015年7月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • On the Role of Norm Constraints in Portfolio Selection

    武田朗子

    INFORMS Annual Meeting 2009  2009年10月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • On the Role of Norm Constraints in Portfolio Selection

    武田朗子

    20th International Symposium on Mathematical Programming  2009年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • ノルム制約を課したCVaR偏差最小化トラッキング・ポートフォリオ

    武田朗子

    日本金融・証券計量・工学学会2009年度夏季大会  2009年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • ポートフォリオ選択におけるノルム制約の役割について

    武田朗子

    日本オペレーションズ・リサーチ学会平成21年春季発表会  2009年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Improving Portfolio Performance via VaR/CVaR Minimization: A Statistical Learning Approach

    TAKEDA, Akiko

    INFORMS Annual Meeting 2008  2008年10月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • 汎化理論に基づくVaR/CVaR最小化ポートフォリオ選択モデル

    武田朗子

    日本オペレーションズ・リサーチ学会平成20年秋季発表会  2008年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Improving the Out-of-Sample Performance|rn|via VaR/CVaR Minimization:|rn|A Statistical Learning Approach to Portfolio Selection

    武田朗子

    日本金融・証券計量・工学学会2008年度夏季大会  2008年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Improving the Out-of-Sample Performance via VaR/CVaR Minimization: A Statistical Learning Approach to Portfolio Selection

    TAKEDA, Akiko

    The 4th Sino-Japanese Optimization Meeting  2008年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Portfolio Learning via VaR/CVaR Minimization

    TAKEDA, Akiko

    New Directions in Quantitative Finance  2008年5月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • VaR/CVaR最小化によるポートフォリオ学習

    武田朗子

    研究集会「最適化:モデリングとアルゴリズム」  2008年3月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • A Conservative Approximation Approach to the Value-at-risk Minimization

    TAKANO, Yuichi

    INFORMS Annual Meeting 2007  2007年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • A Conservative Approximation Approach to a Chance-Constrained Convex Program with Application to the Value-at-Risk Minimization

    TAKANO, Yuichi

    International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT II & MOPTA-07)  2007年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Conditional Minimum Volume Ellipsoid and Its Computation

    TAKEDA, Akiko

    Workshop on Advances in Optimization  2007年4月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • 新聞売り子問題に対するCVaR最小化

    高野祐一

    科研費シンポジウム「金融リスク管理のための新ITモデルの研究と開発」  2006年11月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Conditional Minimum Volume Ellipsoid and Its Application to Multiclass Classification

    TAKEDA, Akiko

    19th International Symposium on Mathematical Programming  2006年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Conditional Value-at-Risk Minimization for Newsvendor Problem

    TAKANO, Yuichi

    International Conference on Financial Engineering  2006年3月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • 条件付最小楕円と多クラス判別への応用

    Gotoh, J, Takeda, A

    日本オペレーションズ・リサーチ学会2006年春季発表会アブストラクト集,日本オペレーションズ・リサーチ学会  2006年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • The Downside Risk-Averse News-Vendor Minimizing Conditional Value-at-Risk

    TAKANO, Yuichi

    The 3rd Sino-Japanese Optimization Meeting  2005年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • CVaR最小化とその応用

    後藤順哉

    第17回RAMPシンポジウム論文集,日本オペレーションズ・リサーチ学会  2005年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Conditional Geometric Scoreに基づく線形判別モデル

    Gotoh J, Takeda, A

    日本オペレーションズ・リサーチ学会2005年春季発表大会アブストラクト集,日本オペレーションズ・リサーチ学会  2005年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • A Classification Model Based on Conditional Geometric Score

    TAKEDA, Akiko

    The 6th Conference on Optimization: Techniques and Applications  2004年12月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Minimal Ellipsoid Circumscribing a Polytope Defined by a System of Linear Inequalities

    後藤順哉, 今野浩

    統計数理研究所共同研究リポート 最適化:モデリングとアルゴリズム,統計数理研究所  2004年3月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Minimal Ellipsoid Circumscribing a Polytope Defined by a System of Inequalities

    KONNO, Hiroshi

    18th International Symposium on Mathematical Programming  2003年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Minimal Ellipsoid Circumscribing a Polytope Defined by a System of Linear Inequalities

    今野浩

    研究集会「最適化:モデリングとアルゴリズム」  2003年3月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Global Optimization Method for Solving the Minimum Maximal Flow Problem

    Gotoh, J, Thoai,N.V, Yamamoto, Y

    5th International Conference on Optimization : Techniques and Applications/ICOTA  2001年12月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Solving Semi-Definite Programming Problems for Bounding Option Price by a Cutting Plane Algorithm

    KONNO, Hiroshi

    INFORMS Annual Meeting 2001  2001年11月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Failure discrimination and rating by semi-definite programming

    KONNO, Hiroshi

    17th International Symposium on Mathematical Programming  2000年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • A Cutting Plane Algorithm for Semi-Definite Programming Problem with Applications to Failure Discrimination and Cancer Diagnosis

    今野浩

    RIMS研究集会「最適化の数理科学」  2000年7月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Maximizing a Ratio of Two Convex Functions over a Polytope

    KONNO, Hiroshi

    INFORMS-KORMS Joint Meeting  2000年6月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Solving the Maximal Predictability Portfolio Problem

    後藤順哉, 今野浩

    JAFEE 2000 夏季大会予稿集,日本金融・証券計量・工学学会  2000年6月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Maximization of the Ratio of Two Convex Quadratic Functions over a Polytope

    Gotoh,J, Konno,H

    CD Proceedings/INFORMS-KORMS Seoul 2000 Conference  2000年6月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Maximization of the Ratio of Two Convex Quadratic Functions over a Polytope

    後藤順哉, 今野浩

    1999年秋期研究発表会アブストラクト集,日本オペレーションズ・リサーチ学会  1999年9月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • MeanRiskSkewnessモデルとStochasticDominanceの関係について

    今野浩

    日本金融・証券計量・工学学会(JAFEE)1998 夏季大会  1998年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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  • Mean-Risk-Skewness モデルと Stochastic Dominance の関係について

    後藤順哉

    JAFEE 1998 夏季大会予稿集,日本金融・証券計量・工学学会  1998年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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受賞

  • 中央大学学術研究奨励賞

    2023年3月   中央大学  

  • 2022年度論文賞応用部門

    2022年9月   日本応用数理学会   初到達時間を用いたペアポートフォリオ最適化問題の新定式化 (日本応用数学会論文誌 30巻3号 (2020), pp.194-225

    東出 卓朗, 浅井 謙輔, 後藤 順哉, 藤田 岳彦

  • 中央大学学術研究奨励賞

    2018年3月   中央大学  

    後藤順哉

  • 日本オペレーションズ・リサーチ学会第7回研究賞

    2017年9月   日本オペレーションズ・リサーチ学会  

  • 日本オペレーションズ・リサーチ学会第2回文献賞奨励賞

    2007年3月   日本オペレーションズ・リサーチ学会  

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 再生可能エネルギー電力P2P取引支援のためのリスクマネジメントシステム構築

    研究課題/領域番号:20H00285  2020年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)  筑波大学

    山田雄二

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    資金種別:競争的資金

    配分額:44720000円 ( 直接経費:34400000円 、 間接経費:10320000円 )

    当該研究テーマの土台を構築することを念頭に,取得可能なデータをもとに基礎分析を実施し以下の成果を得た.
    ①アグリゲータや発電事業者が目的に応じて利用できるように,標準型およびカスタムメイド型の天候デリバティブを提案した.具体的には,電力消費・価格,太陽光発電および気象データを用いて,ヘッジ効果と汎用性を達成する天候デリバティブとフォワードを構築し,ヘッジ効果を検証した.
    ②GAMLSSによるスポット価格分布予測を用いた電力デリバティブの価格付け手法を提案し,分析を行った結果,提案手法が,ヘッジ効果の改善,引受リスクの低減,価格付けの公正性の各点において,正規分布を前提とする従来型手法より優れていることが明らかになった.
    ③当該研究でも現れる2変量間の高度に非線形な関係を推定するノンパラメトリックな非線形モデル推定に対し,モデルの自由度を抑えつつ推定精度を上げる枠組みとして,B-スプライン回帰における用いる基底関数の数を制限しつつ当てはめの精度を目指す連続最適化手法に基づくアプローチの基礎的枠組みを考案した.
    ④P2P電力市場実証実験取引データを分析し,各エージェント取引戦略の実証的特性を明らかにした.具体的には,発電・消費エージェントはともに収益を最大化する取引を試みる一方,蓄電池を保有する発電消費エージェントは充電状態を考慮しより高い収益を上げることで,市場メカニズムが取引の柔軟性を推進する可能性を示唆した.
    ⑤安定的にP2P取引を行うための基盤となる,電力システムの系統定数をリアルタイムで推定する強化学習手法を開発し,発電機周波数制御の実機試験により提案手法の有効性を明らかにした.また,2段階計画モデルを用いて容量市場が電力市場に及ぼす影響を数理的に分析し,容量市場の導入により既存の火力電源の売電収入が増加してミッシングマネー問題の緩和に寄与することを確認した.

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  • 電力市場活性化のための需給予測型取引戦略とリアルタイム取引実験環境の構築

    研究課題/領域番号:16H01833  2016年4月 - 2020年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)  筑波大学

    山田 雄二, 後藤 順哉, 倉橋 節也, 山口 順之, 高嶋 隆太, 牧本 直樹

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    配分額:28730000円 ( 直接経費:22100000円 、 間接経費:6630000円 )

    本研究は,電力市場取引に関連する理論,シミュレーション,実機実験によって構成される.理論においては,電力市場価格や需要の予測,太陽光発電事業主のための日射量デリバティブ,調達コストヘッジ戦略と需給関数推定に関する最適化手法を構築した.シミュレーションにおいては,予測を用いて取引する電気事業者が策定する戦略をエージェントシミュレーション環境で実現することで,先物市場の導入が数量のボラティリティを低減化することを示した.さらに,一般送配電事業者が需給インバランスを解消する際の電圧・周波数制御を模擬する実験環境を構築し,強化型学習手法の導入により,周波数制御の性能が向上する可能性があることを示した.

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  • 機械学習システムの社会実装に向けた次世代最適化技法の研究

    2019年4月 -  

    基盤研究(A) 

    水野 眞治

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    資金種別:競争的資金

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  • 機械学習システムの社会実装に向けた次世代最適化技法の研究

    2019年4月 -  

    基盤研究(A) 

    水野 眞治

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    資金種別:競争的資金

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  • ロバストなデータ解析のための最適化モデリングの深化

    2019年4月 -  

    日本学術振興会  基盤研究(B) 

    後藤順哉, 高野祐一

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    資金種別:競争的資金

    経営科学におけるデータ解析に基づく意思決定(ビジネスアナリティクス)において、その技術のロジックを人間が解釈し易いように、手法の再整備を目指す。より具体的には、現実社会で見られるデータが持つ、扱いづらい性質のいくつかに注目し、研究代表者らが最近提示した非凸最適化のモデリング技法を用い、なるべく統合的な形でデータ解析手法を提示していく。

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  • データ駆動型最適化モデルに対する統合的アプローチの探求

    2015年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  基盤研究(C) 

    後藤順哉

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    資金種別:競争的資金

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  • 新時代の最適化モデルに基づく意思決定支援プラットフォームの研究と開発

    2014年4月 - 2019年3月

    文部科学省  科学研究費補助金(日本学術振興会・文部科学省)-基盤研究(A) 

    水野眞治

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    資金種別:競争的資金

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  • 市場リスクとエネルギーポートフォリオの統合マネジメントシステムの構築

    2013年4月 - 2017年3月

    文部科学省  科学研究費補助金(日本学術振興会・文部科学省)-基盤研究(B) 

    山田雄二

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    資金種別:競争的資金

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  • 資産運用手法と信用リスク計量手法の研究:数理計画法によるアプローチ

    研究課題/領域番号:21310096  2009年 - 2011年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  中央大学

    今野 浩, 後藤 順哉

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    配分額:12870000円 ( 直接経費:9900000円 、 間接経費:2970000円 )

    産運用研究に関しては、2006年以来取り組んできた、「決定係数最大化ポートフォリオ」構築問題に、動的ファクター選択方法を適用すると、従来の静的ファクター選択方法より遥かに良いパフォーマンスが実現されることを示した。また決定係数の定義の中の「分散」を、「絶対偏差」に置き換えることによって、従来より大型のモデルが解けること、そして事後パフォーマンスが大幅に改善されることを示した。
    資産運用理論に関してはこのほかに、1991年に提案した「平均・絶対偏差モデル」の理論的・実用的重要性に関するサーベイ論文が、「Stochastic Programming : The States of the Art」(Springer, 2010)に掲載された。
    信用リスクの研究に関しては、大型の半正定値計画法に利用した倒産確率推計法を開発し、その有効性を実証した。また超楕円曲面によって企業を分類する手法を開発し、この方法を用いると、企業の財務データのみを用いて、極めて短時間で有力な格付け機関が行った格付けと類似の格付けを行うことができることを示した。
    本年度のもう1つの大きな収穫は、決定係数最大化ポートフォリオ構築や、企業の格付けに必要となる「ファクター選択問題」に関して、"一定数のファクターの中で、データとの当てはまりが最も良いものを求める問題"を、ほぼ完璧な形で解決したことがあげられる。古くから統計学上の難問と考えられてきたこの問題を、残差絶対偏差差和最小化問題として定式化した上で、0-1整数計画法を用いて解くことによって、最良のファクター集合を短時間で選択出来ることが示された。またその後に開発した、「多段階選択法」を用いることによって、より大規模な問題が解けることを実証した。

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  • 自動設定機能を備えた最適化問題用オンライン・ソルバーの構築と公開

    研究課題/領域番号:20510143  2008年 - 2010年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)  中央大学

    藤澤 克樹, 後藤 順哉, 野々部 宏司, 梅谷 俊治

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    配分額:4550000円 ( 直接経費:3500000円 、 間接経費:1050000円 )

    主要な最適化問題(半正定値計画問題,最短路問題,混合整数計画問題)に対応し、最適化ソルバーやパラメータの自動設定機能を持つ高機能かつ高性能の最適化オンライン・ソルバーを構築して、インターネットから広く利用できるように公開を行った。また特に半正定値計画問題,最短路問題に対しては世界最高性能を持つ最適化ソルバーの開発を行い、既存のソルバーでは解くことが出来なかった巨大な最適化問題の最適解を求めることにも成功した。

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  • ネットワーク理論の基盤整備と伸張

    研究課題/領域番号:19510137  2007年 - 2009年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)  筑波大学

    繁野 麻衣子, 山本 芳嗣, 吉瀬 章子, 八森 正泰, 岩田 覚, 後藤 順哉

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    配分額:4420000円 ( 直接経費:3400000円 、 間接経費:1020000円 )

    ネットワーク理論において横の広がりとなる基礎理論の構築と縦の広がりを作る実社会に適応したモデルの伸張を行い,基礎問題と拡張問題の両方に対して,アルゴリズム開発を行った.具体的には,修正可能性を考慮したネットワーク上の配置問題に対するアルゴリズム提案,通信ネットワークにおける耐故障性の指標開発,社会ネットワークにおけるコミュニティ抽出のハイパーグラフ上への拡張,グラフの向き付けに関する基本的性質やアルゴリズム開発などを行った.

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  • 統合金融リスク管理技術の研究:市場リスクと信用リスクの統合分析

    研究課題/領域番号:18310109  2006年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  中央大学

    今野 浩, 藤澤 克樹, 後藤 順哉, 藤沢 克樹

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    配分額:11940000円 ( 直接経費:10200000円 、 間接経費:1740000円 )

    (1) 市場リスクに関する研究では、最大予測可能性(決定係数最大化)ポートフォリオ構築問題の解法を考案するとともに、その実証分析を行った。またこのモデルに取り入れるべき最適ファクター・セットを求める方法を開発し、これによって決定係数を改善することに成功した。そのほかポートフォリオ収益率の下方テイルと上方テイルを同時にコントロールするためのモデルを開発し、その解法を提案した。
    (2) 信用リスクに関する研究では、半正定値ロジット・モデルを改良するとともに、これとサポート・ベクター・マシーン手法を組合わせて、新たな信用リスク計量モデルを開発した。

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  • 半正定値計画によるクラスタリング問題の効率的解法と金融リスク分析への応用

    研究課題/領域番号:14780343  2002年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)  筑波大学

    後藤 順哉

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    配分額:3800000円 ( 直接経費:3800000円 )

    本年度は、クラスタリングの中でも2クラスの線形判別問題に対して、金融リスク制御の分野で好ましい性質を持つことが知られているCVaRを誤判別リスク尺度として用いた新しいモデルの提案・分析を行い、論文にまとめるとともに、最適化に関する国際会議「国際最適化会議:理論とアルゴリズム」(ICOTA6、於:オーストラリア)にて研究成果の報告を行った。
    具体的には、2値のラベルを持つIR^n上のデータ集合を用いて、未知データのラベルをより良く判別する超平面を求める。その際、所与のデータと超平面との幾何的距離によって、誤分類の程度を数値化し、その数値の上側(1-β)×100%の平均値がなるべく小さくなるように超平面を決定するというモデルである(ただし、β∈(0,1))。このモデルに対し、Rockafellar-Uryasev(2002)の結果を利用し、等価な非凸型計画問題を導いた。この非凸型問題に対して、その非凸性の根源となっている1本の2ノルム一定の制約条件が本質的に非凸である場合とそうでない場合があることを指摘し、その性質を利用した求解の枠組みを提示した。その中ではまず非凸性が本質的でない場合には等価な凸計画問題を解くことで解が求まり、そうでない場合には反復的に線形計画問題を解くことで局所最適解を求めることが出来ることを示した。また、本研究で提案した定式化が、あるパラメータ設定の下でハード・マージンSVCやν-SVCといった、いわゆるSVCと呼ばれる判別分析手法に一致することを示し、その一般的な解釈を与えた。さらに、乳癌などの実データに対して、計算実験を行い非凸性が本質となる場合において、高い予測性能を示す結果が得られた。本報告については2005年5月に発行される国際学術雑誌Pacific Journal of Optimizationに掲載が決定された。

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  • 制御不能な部分システムを含む最適化問題

    研究課題/領域番号:14380188  2002年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)  筑波大学

    山本 芳嗣, 吉瀬 章子, イリチュ 美佳, 繁野 麻衣子, 後藤 順哉, 八森 正泰

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    配分額:5900000円 ( 直接経費:5900000円 )

    従来の数理計画法あるいは最適化理論に共通して、制御可能性の仮定という言葉でまとめることのできるパラダイムがある。つまり、対象システムの変数を、決定者が自在に制御できるとの仮定がそれである。その下で、何らかの評価関数を目的関数として掲げ、その最適化を目指すのが、これまで行われてきたことである。しかし、制御不能な部分システムが存在する場面ではこのような取り扱いでは明らかに不十分である。
    全体システムとして社会を、制御不能な部分システムとしてそれぞれの効用関数の最大化をその行動規範とする個人を想定すると、本研究の対象は民主的決定に関わる社会厚生関数や社会選択関数に集約できる。これに関しては、相互評価の設定の下でも、古典的な不可能性定理と同様に、否定的結果しか得られないことを示した。ただし、操作不可能性に関してはいくらかの肯定的結果を得た。また、公正な費用負担問題については、解の候補であるコアの存在について幾つかの結果を得た。
    最適化すべき対象としてネットワークを、制御すべき変数としてネットワークの枝上の流れを想定し、ネットワークに存在する部分システムによって枝集合が幾つかの部分集合に分割制御されている場面を想定して、ネットワークの設計問題を対象として研究した。これはネットワークの効率がどの程度まで悪化する可能性があるかを検証する試みであり、それに対して大域的最適化に基づく算法を提案し数値実験を行った。
    また、上記の大域的最適化問題の幾つかは相補性条件を持つ数理計画問題に変換できるため、相補性問題を解く効率的算法の研究を行い、内点法に関して幾つかの改良を提案した。
    全体として、研究成果はかなり数の論文と口頭発表に結実したが、論文は研究成果報告書にまとめて報告する。

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  • 次世代資産運用モデルの開発と実証分析

    研究課題/領域番号:12480105  2000年 - 2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B) 

    今野 浩, 渡邉 則生, 鎌倉 稔成, 宇野 毅明, 後藤 順哉, 水野 眞治

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    配分額:14100000円 ( 直接経費:14100000円 )

    実施した研究は下記の4つである。
    (1)効率的フロンティア上への最小凹型コスト・リバランス問題の解法
    (2)ショート・セールが許される場合の非凸型ポートフォリオ最適化モデルの解法
    (3)平均・絶対偏差モデルによる小規模資産運用モデルの解法
    (4)下半リスクモデルによるポートフォリオ最適化
    (1)〜(3)は、いずれも従来の資産運用理論研究においては取扱いが難しいと考えられてきたものである。その理由は、問題が非凸型の最適問題となるため、多数の局所最適解が存在する可能性があり、その中の大域的最適解を求めることは、一般的にいってきわめて難しいからである。
    しかしわれわれのグループは、平均・絶対偏差モデルと大域的最適化手法を組み合わせることにより、この困難な問題の解決に成功した。これらはいずれも、次世代資産運用システムを組立てる上で重要な構成要素となるものである。
    また(4)は、超大型平均・下方リスクモデルがファクター・モデルの導入により実用的な時間で解けることを実証したもので、これも次世代資産運用システムに重要な役割を果たすものである。

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  • 金融リスク評価システムの工学的研究

    研究課題/領域番号:11558046  1999年 - 2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B) 

    今野 浩, 渡邉 則生, 鎌倉 稔成, 宇野 毅明, 後藤 順哉, 二宮 祥一, 白川 浩, 比嘉 邦彦, 楠岡 成雄

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    配分額:13100000円 ( 直接経費:13100000円 )

    3年間にわたって様々な金融リスク評価方法に関する研究を行った。
    I 倒産判別に関わる研究
    (1)半定値計画法を用いた倒産判別モデルの研究
    (2)半定値計画法による倒産判別アルゴリズム
    (3)非線形半定値計画問題の解法に関する研究
    (4)2次効用関数を用いたクレジット・カードの評価
    (5)金融工学における大域的最大化問題の研究
    II 金融リスク分析に関わる研究
    (1)最大予測可能性ポートフォリオ・モデルの解法の研究
    (2)ヨーロピアンタイプのオプション価格の上下界値評価
    (3)資産運用における下方リスクの研究
    (4)シミュレーションによる派生証券価格計算の超高速化
    III 金融ビジネス・モデル特許に関する調査研究
    IV 金融リスク分析に関する啓蒙運動

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その他

  • 「システム構築のための最適化講座-ソルバーを用いた実践力養成編-」オーガナイザ兼講師

    2021年3月    

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    一般社団法人システムイノベーションセンター(SIC)が主催した上記セミナーでオーガナイザ兼講師の役割を担った

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  • 「ExcelソルバーではじめるOR」オーガナイザ兼講師

    2020年11月    

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    日本オペレーションズ・リサーチ学会が主催する上記セミナー(2020年度第2回)にてオーガナイザと講師の役割を担った
    https://www.orsj.or.jp/activity/seminar2020.html

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現在の担当授業科目

  • 2024年度   インターンシップ   学部

  • 2024年度   データサイエンス基礎演習   学部

  • 2024年度   データサイエンス概論   学部

  • 2024年度   データサイエンス演習   学部

  • 2024年度   卒業研究Ⅰ   学部

  • 2024年度   卒業研究Ⅱ   学部

  • 2024年度   最適化手法   学部

  • 2024年度   OR演習   学部

  • 2024年度   OR第1   学部

  • 2024年度   OR第2   学部

  • 2024年度   OR特論   大学院

  • 2024年度   データサイエンス基礎数学第一   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特殊論文研修Ⅰ   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特殊論文研修Ⅱ   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特殊論文研修Ⅲ   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特殊論文研修Ⅳ   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特殊論文研修Ⅴ   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特殊論文研修Ⅵ   大学院

  • 2024年度   データサイエンス特論   大学院

  • 2024年度   データサイエンス論文研修第一   大学院

  • 2024年度   データサイエンス論文研修第三   大学院

  • 2024年度   データサイエンス論文研修第二   大学院

  • 2024年度   データサイエンス論文研修第四   大学院

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