篠 潤之介（しの じゅんのすけ、英語：Junnosuke Shino）は、日本の経済学者。早稲田大学国際学術院・国際教養学部准教授。博士（経済学）。専門は金融論、協力ゲーム理論および説明可能な人工知能（Explainable Artificial Intelligence：XAI）。日本銀行における実務経験を背景に、日本銀行の上場投資信託（ETF）買入れ政策、貸株市場、銀行貸出、気候ファイナンスなどを研究している。
経歴 1997年に早稲田大学政治経済学部経済学科へ入学し、2001年に卒業した。2003年、東京工業大学大学院社会理工学研究科価値システム専攻を修了し、日本銀行に入行した。
日本銀行では、2003年から2018年まで、調査統計局、企画局、金融市場局、金融機構局などに勤務し、シニアエコノミスト、企画役などを務めた。この間、2007年から2011年にかけてラトガース大学経済学部博士課程に在籍し、経済学の博士号を取得した。
2016年から2018年まで早稲田大学政治経済学部非常勤講師を務めた。2018年、日本銀行を退職し、早稲田大学国際教養学部専任講師に就任した。2020年から同学部准教授。
研究 金融政策と金融市場、銀行貸出、協力ゲーム理論および説明可能な人工知能という複数の領域にまたがる。特に、日本銀行での実務経験を生かした金融市場の実証研究と、協力ゲーム理論を機械学習モデルの解釈に応用する研究を行っている。
日本銀行のETF買入れ政策 日本銀行によるETF買入れ政策が、日本株の価格形成やリスクプレミアムに及ぼす影響を分析している。ETF買入れが行われた直後には、買入れ対象となる株式の価格を押し上げる効果がある一方、日本銀行の買入れが反循環的に実施されることで、個別株式の市場ベータやコスキューネスが変化し、中長期的には株式のリスクプレミアムを低下させる可能性を示した。
また、2021年3月に日本銀行がETF買入れ方針を変更し、日経平均株価およびJPX日経インデックス400連動型ETFの買入れを停止して、TOPIX連動型ETFに一本化した際の株価反応を分析した。日中株価データを用いたイベントスタディーにより、将来の日本銀行による買入れ額が減少すると予想された銘柄では株価が下落し、増加すると予想された銘柄では株価が上昇したことを示している。
ETF買入れと貸株市場 日本銀行によるETF買入れは、貸株市場で利用可能な株式が少ない銘柄ほど、短期的に株価を強く押し上げる一方、累積的な買入れによって貸株料が低下すると、買入れ政策の株価押上げ効果が次第に弱まることを明らかにした。
日本銀行が保有するETFの現物株式は、ETF運用会社を通じて貸株市場に供給され得る。日本銀行のETF買入れ拡大によってETFの保有株式が増加すると、貸株市場への株式供給も増加し、貸株料が低下することを示した。貸株供給の増加は投資家による空売りを容易にするため、日本銀行の買入れによる株価押上げ効果を部分的に弱める可能性がある。同経路は「レンディング・チャネル」とも呼ばれ、日本銀行によるETF買入れが、現物株式市場だけでなく貸株市場を通じて株価形成に影響することを示している。
同研究は、2023年に国際決済銀行（BIS）のワーキングペーパーとして公表された後、Financial Times誌などのメディアにも取り上げられた。
銀行貸出と気候変動 日本企業の温室効果ガス排出量と銀行貸出の関係を分析している。2006年から2018年までの日本の上場企業と取引銀行を対応させたデータを用い、温室効果ガス排出量の多い企業に対して、銀行が貸出額を減少させる傾向を示した。また、この関係は、気候リスクが金融市場で広く意識される契機となったパリ協定の採択以前から存在していた可能性を指摘している。
さらに、自己資本に対する負債の比率が高い銀行や、総資産利益率が低い銀行ほど、温室効果ガス排出量の多い企業への貸出を削減する傾向が強いことを報告した。
協力ゲーム理論 協力ゲーム理論、とりわけ利得に不確実性が存在する「区間ゲーム」の解概念に関する理論研究を行っている。通常の協力ゲームでは、プレイヤーの協力によって得られる利得を一つの数値として表すが、区間ゲームでは利得を一定の範囲として表す。区間ゲームにおけるシャープレイ値やシャープレイ・マッピングを定義し、それらがどのような公理によって特徴付けられるかを研究している。
説明可能な人工知能 協力ゲーム理論の研究を、機械学習モデルの解釈可能性に応用している。機械学習分野で広く利用されるSHAPは、モデルによる予測値を各特徴量の貢献度に分解する手法であり、協力ゲーム理論のシャープレイ値を基礎としている。一方、特徴量の数が増えると、厳密なシャープレイ値の計算量が急速に増加するという問題がある。シャープレイ値以外の協力ゲーム理論の解概念を用いた特徴量寄与度の計算方法を研究している。残余均等配分解などに基づく代替手法を提示し、SHAPとの分解結果の違い、計算コストおよび近似精度を比較している。
日本の長期金利や失業率などのデータに適用した研究では、一部の代替手法はSHAPと異なる要因分解を示す一方、複数の配分ルールを組み合わせることで、SHAPに近い結果を低い計算コストで得られる可能性を示した。
また、機械学習を用いて株式のクロスセクション・リターンを予測し、その結果をSHAPなどによって解釈する研究も行っている。
公的活動 2022年から財務省「国の債務管理に関する研究会」の委員を務める。
2024年から日本証券業協会「JSDAキャピタルマーケットフォーラム」の委員を務める。
所属学会 Econometric Society、日本オペレーションズ・リサーチ学会、日本ファイナンス学会、日本経済学会、日本金融学会など。
受賞 2010年 - Sidney I. Simon Prize for Outstanding Second Year Research Paper（ラトガース大学） 2022年 - 日本ファイナンス学会 若手研究奨励論文賞（片桐満、高橋耕史との共同受賞）
脚注
外部リンク Junnosuke SHINO (篠潤之介) 研究者詳細 - 篠 潤之介