複雑システムリスクマネジメント
グループリーダー 高安 美佐子
目的
社会の様々な複雑システムのデータ解析・ハイブリッドモデリング・シミュレーションにより、システムに潜在するリスクを抽出し、破綻回避策・システム再生策を構築する。
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期待される成果
経済・金融・SNS・GPSなどの様々なビッグデータを収拾し、それぞれの現象を記述する数理モデルに合わせて解析することで、社会の中の複雑システムの今の状態を定量的に評価することができる。災害の発生や疫病の蔓延の情報を、モデルを組み合わせたハイブリッドモデルに同化することによって将来予測が可能となり、様々な対策の効果をシミュレーションによって予測することができるようになる。
Satellite Labo高安グループ
今、社会の喫緊の問題はCovid-19に対する対策です。私たちは、スマホのGPSデータから人々の動きを、企業の調査データから経済活動の変化を、SNSデータから国民感情の推移を観測しています。シミュレーションを通して、どのような行動規制を導入すれば感染を抑制し、経済活動を維持・拡大することができるのか探索しています
経済・金融・社会システム
連鎖倒産リスクモデリング
コロナ問題の影響で企業の倒産リスクは急激に高くなっている。ビッグデータ数理科学研究ユニットが共同研究をしている帝国データバンク社のデータを活用して、企業取引関係ネットワークのシミュレーションに基づいて連鎖倒産リスクをモデル化し、先手をとった対策や経済再生策の立案につながる研究を行う。
金融システム安定性リスクマネジメント
本年初頭より金融市場は乱高下を繰り返しており、今後しばらくは、不安定な状態が続くと想定される。金融市場のデータ解析と市場参加者の行動特性を踏まえたシミュレーションに基づき、市場の安定性を維持するための対策を導出する。
災害・疫病・健康システム
感染症伝播モデリング
Covid-19のパンデミックから明らかになったように、感染伝播プロセスを記述する数理モデルは、政策的な判断においても重要な役割を担っており、より良いモデルの開発が求められている。複雑ネットワーク科学の視点から、人の社会的行動や経済との関連を考慮したモデルの構築とデータ同化方法の開発を目指す
非常時人流シミュレーション
スマホのGPSデータによって観測される都市レベルでの人流パターンの解析を行い、基本的な数理モデルの構築をする。そのモデルに基づいて、様々な条件下での人流パターンのシミュレーションを行い、外出制限などによってどのように都市の人流が変わるかを明らかにする。
Interviewインタビュー
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Paul Expert
The Risk Management of Complex Systems Lab is a very timely addition to the WRHI. The breadth of topics represented, from economics and finance to epidemiology and neuroscience, is a perfect display of the central role complex systems have in our way to represent and understand the world around us. I am extremely excited to join the Lab, as its scale is perfect to foster interactions between the different member, and can thus act as a catalyst for exchanges and facilitate the development of transversal projects. My ambition for our work here is to develop state of the art methodologies to characterise spatio-temporal patterns and apply them to try and tackle concrete societal problems, such as understanding how to optimise real human mobility patterns to minimise epidemic outbreak size, or characterise brain function in health and disease
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Eduardo Viegas
I hope that the work, collaboration and exchange of ideas within WRHI will catalyse the use and application of complexity methods to a wider audience within the financial industry and capital markets so that market practices within financial risk management and prudential supervision can be improved and enhanced. A particular research ambition is the dissemination and application of the concept of risk as a relative quantity – akin to fitness within biological systems – where measurement and quantification is dependent on the structure and evolution of the interactions among market agents. The endogenous and static nature of risk management systems and prudential frameworks – where risk is quantified, compartmentalised, and managed in isolation – played as significant role in the emergence of financial and economic crises. Yet to date, these issues have not been fully addressed.