金融ビッグデータによるバブルの早期警戒技術

情報処理学会

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抄録

2002年，当時の米国の連邦準備制度理事会議長グリンスパンは，バブルは崩壊しないとバブルであったことは分からないと言った．これが，バブル検出に関する現在の経済学のコンセンサスである．バブルは，市場価格が，本来あるべき適正価格よりも非常に高くなっていることと定義され，適正価格が分からないために，市場価格が乖離していることが分からないというのが，バブル検出ができない理由とされる．本研究では，ビッグデータを用いて，この現状を打破する．具体的には，ほぼ同じモノ（不動産であれば，間取や立地が似た物件）の間の，価格の差に注目する．価格差の拡大は，どちらかのモノが適正価格より乖離が進んていることを示唆しているため，統計的に有意な価格差の存在はバブルが発生していることを意味する．この手法により，各地域の住宅地や商業地のバブル，株式市場のバブルがナウキャスティングできることを示す．

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