IMI Colloquium

7月 IMI Colloquium

日時：2020年7月8日（水）
       16:45-17:45

場所：基本的にZoomによるオンライン開催
      (希望者はIMIオーディトリアム(W1-D-413)(円形階段教室))

講師：本橋 永至 准教授 (横浜国立大学大学院国際社会科学研究院)

講演タイトル  :  状態空間モデルのビジネスへの応用

講演要旨：
近年，企業の社内外において大量多種のデータが蓄積されるようになり，それらの有効活用が企業の競争優位を獲得するための重要な要因の1つとなった．データを用いて高精度の予測や有益な情報抽出を行うためには，適切な分析が不可欠であり，特にビジネスの場においては，データの発生メカニズムを踏まえたモデリングが求められることが多い．ビジネスにおいて，時系列データは主要な分析対象の1つであり，その分析手法として，状態空間モデルが注目されている．状態空間モデルとは，潜在的な変数である状態変数の時間的な変化を表すシステムモデルと状態変数および観測変数の関係を表す観測モデルから構成される時系列モデルの一種であり，自然科学や社会科学を問わず，様々な分野で用いられている．本講演では，状態空間モデルを概説するとともに，状態空間モデルを特許費用の予測，インターネット広告のクリック率予測，ブランド選択行動の解明に適用した事例を紹介する．

 
※※※  注意事項  ※※※
･当日は講演者・司会はオーディトリアムから配信するので，教員の中で希望者はオーディトリアムで参加可能
・zoomでの参加者は，事前のzoomのアプリ導入の推奨 (ダウンロードサイト：https://zoom.us)
・当日は，「教員はフルネーム」「学生は学籍番号(苗字)」(例：1SC○○○○○A(可香谷))で参加が必須
・聴講者の音声とビデオはホスト側でミュートに設定する
・質問したい際には，zoomの挙手機能か，チャット機能で知らせて貰えればミュートを解除する
・当日は30分前にはログインできるように開催する

7月 IMI Colloquium (2020/7/8開催)報告

Title :
Application of state space model to business

Abstract :
In recent years, a large amount of various types of data have been accumulated inside and outside companies, and the effective use of them has become one of the important factors to gain a competitive advantage of companies. Appropriate analysis is indispensable to perform highly accurate prediction and useful information extraction using data. Modeling is often required in consideration of data generation mechanism especially in the business field. In business, time series data is one of the main analysis targets, and a state space model is drawing attention as an analysis method. A state space model is a kind of time series model composed of a system model representing the temporal change of a state variable, which is a latent variable, and an observation model representing the relationship between state variables and observed variables. It is used in various fields regardless of natural or social science. In this talk, we will outline the state space model and introduce examples of applying the state space model to patent cost prediction, Internet advertising click rate prediction, and elucidation of brand choice behavior.