数千ある株式を用いて資産運用を行う場合、その株式のリターンやリスクを推計し、最適な投資を決定します。
これらの作業には大量のデータを扱って株式や企業を分析する技術や最適なリターンやリスクをもつ投資案（ポートフォリオ）を構築する技術が必要となります。
実際の資産運用会社が運用モデルを使用するためには、取引コストなどの運用に発生する諸条件を考慮することはもちろんのこと、その時代の社会・経済環境や資産運用業界のニーズを加味することが重要です。当研究室では近年の資産運用業界の動向を見ながら、最新の資産運用方法に関する研究を行っています。
また資産運用を行う際には上記のような資産運用モデルを構築することは大切ですが、入力項目として将来の株価や業績と関連する情報を見つけることも重要な要素となります。
従来、企業が公開する財務情報や過去の株価を用いて将来の株価や業績を予測することが行われていましたが、近年では様々なオルタナティブデータを用いることができるようになりました。
当研究室ではこれらのデータを用いた実証分析を行っています。
銀行などが企業に貸し出しを行う場合、その企業が安全であるか（倒産しないか）を判断する必要があります。
また企業間でビジネスを行う際には取引先の安全性（信用力）に基づいて取引額を決定します。
この評価（信用リスク評価）を数百万社ある企業に対して行うことは容易ではなく、膨大なデータを扱った定量的手法が用いられています。
近年ではFinTech(Finance+Technology)という革新的なテクノロジー技術を使用したファイナンスサービスが注目されており、金融機関への入出金情報などより大規模で精緻なデータを用いた信用リスク判断が重要となっています。
当研究室ではこのような最新の信用リスク計測ニーズを踏まえた研究も行っています。
