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円安、155円台半ば 東京市場で34年ぶり―財務相「適切な対応する」
塚本 幸一郎株式会社フジクラ 全社デジタル戦略ディレクター
円安が進行する中で日本政府による為替介入の可能性が取りざたされています。ここでは、為替介入が実施される可能性と、その影響を統計学的観点から分析します。
1. 為替介入の可能性の評価
可能性を統計的に分析するため、過去データに基づく分析が一つの方法です。過去の為替レートのデータと介入が行われた時期のデータを用いて、介入前後の為替レートの変動をモデル化します。そのために、ロジスティック回帰を用いて、特定の経済指標や為替レートの水準が為替介入の実施にどれほど影響しているかを分析します。
(数式)
P(Y = 1 | X) = 1 / (1 + exp(-(beta0 + beta1*X1 + beta2*X2 + ... + betan*Xn)))
Yは介入が行われるか否かの二値変数、Xは経済指標や為替レートの水準、betaはパラメータです。Xには、対米ドルレート、貿易収支、インフレ率、金利差などが含まれます。
2. 為替介入の影響の評価
影響を分析するためには、介入による為替レートの即時的な変動だけでなく、中長期的な影響も考慮します。多変量時系列分析(例:ベクトル自己回帰モデル(VAR))を用いて、為替介入前後での為替レート、株価、金利などの時間的な動きをモデル化することが有効です。
(数式)
Yt = c + Phi1*Y(t-1) + ... + Phip*Y(t-p) + epsilon_t
Ytはベクトル(為替レート、株価、金利等)、cは定数、Phiは行列で各時点tの過去の値から現在の値を予測するパラメータ、epsilon_tは誤差項です。
3. 結論
為替介入の実施可能性とその影響は、経済指標と過去の介入実績に基づく統計モデルを通じて予測可能です。しかし、実際の介入のタイミングや規模は政治的な判断や市場の心理状態にも依存するため、モデルによる予測には不確実性が常に伴います。したがって、これらのモデルは政策決定の一助として利用されるべきです。
【独占取材】AI業界を騒がせる、話題の半導体ベンチャー
塚本 幸一郎株式会社フジクラ 全社デジタル戦略ディレクター
AIの処理をNVIDIAのGPUに頼らずに「AI専用の半導体」、つまりAI専用のアクセラレーターやAI専用チップで代用することは十分に可能です。GoogleのTPUは、テンソル計算に特化したASICでありディープラーニング作業においてはGPUよりも高速で効率的です。
その他にもFPGA(Field-Programmable Gate Array)と呼ばれる、必要に応じて特定のアルゴリズムやプロセスに合わせて最適化できる汎用性のあるAI専用半導体もあります。
Groqは記事の通り推論に特化したASICでレスに対して有用性はありますが、新しいタイプのAIモデルやアルゴリズムに対応するためには新しいチップの設計が必要になるリスクを考慮する必要があり、更にはASICの設計と製造は高コストなため、大量生産ができるようなユーザーを獲得した後に経済合理性が実現できます。それまでは厳しい道のりになるかと思います。
個人的には、前述したFPGAがユーザー自身によって特定のタスクに合わせて柔軟に再構成可能であることから、汎用性が高く、有力な選択肢であると考えています。
天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識
塚本 幸一郎株式会社フジクラ 全社デジタル戦略ディレクター
自動運転における標識の誤認識を回避するための統計的手法として、アンサンブル学習用いるのも一案です。
アンサンブル学習は複数の異なる機械学習モデルを組み合わせて、予測結果を集約することによりの認識精度を向上することができます。
例としてランダムフォレスト・勾配ブースティング・ニューラルネットワークなどのモデルを用い、それぞれからの予測を重み付き平均で統合することで、特定のモデルが持つバイアスを相互に補正し、より正確な認識システムを構築できます。
さらには、モデルの予測不確実性をシステムで監視し、不確実性が一定の閾値以上の場合は人間の介入を促す対応を取ることも可能です。
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