楠田 浩二（くすだ こうじ）は、日本の経済学者。東京都立大学経済経営学部・大学院経営学研究科教授、滋賀大学名誉教授。専門は金融経済学、金融工学、金融計量経済学。 経歴 京都大学工学部数理工学科を卒業し、同大学で工学修士を取得した。その後、1990年に日本銀行に入行。調査統計局、北九州支店、金融研究所、人事局などに勤務した。特に1992年から1997年まで金融研究所に所属し、金融・情報技術に関する研究に携わった。
日本銀行金融研究所時代には、櫻井幸一との共著による「公開鍵暗号方式の安全性評価に関する現状と課題」や、相澤英孝、宇根正志との共著による「暗号と特許」などを発表しており、電子商取引や電子マネーの基盤となる暗号・情報セキュリティについても研究していた。
日本銀行退職後、アメリカ合衆国のミネソタ大学ツインシティー校に留学し、数学の修士号（M.S. in Mathematics）および経済学博士号（Ph.D. in Economics）を取得した。2003年に同大学大学院経済学研究科博士課程を修了した。
2003年6月、滋賀大学経済学部助教授に就任。2007年4月に准教授、同年11月に教授となり、ファイナンス、金融工学、資産価格理論などの教育・研究に従事した。
滋賀大学では、リスクと不確実性のもとでの消費・投資の最適化、消費に基づく資本資産評価、派生資産評価などを主要な研究テーマとし、経済学・ファイナンスの理論・実証分析のほか、深層学習の経済学・ファイナンスへの応用についても研究・教育を行った。
2026年に東京都立大学へ移り、経済経営学部および大学院経営学研究科教授に就任した。滋賀大学からは名誉教授の称号を授与されている。
研究 専門は金融経済学、金融工学、金融計量経済学。主として、リスクおよびナイトの不確実性の下における消費・投資の最適化、資産価格形成、派生資産価格評価などを研究している。研究テーマとして「ナイトの不確実性下の資産配分と資産評価」を掲げ、ナイトの不確実性、頑健効用、資産配分、資産評価を主要な研究キーワードとしている。
特に、将来の確率分布そのものが明らかでない「ナイトの不確実性」を考慮した長期的な資産運用に関する研究を行っている。通常の期待効用理論だけではなく、想定した確率モデルが誤っている可能性を考慮する頑健効用理論を用い、最悪の確率分布を想定した場合の最適な消費・資産配分について分析している。こうした研究では、インフレ・デフレ、株価変動、金利変動、為替変動など複数のリスクを考慮した資産配分モデルを構築している。
菊池健太郎らとの共同研究では、投資家の年齢に応じて曖昧性に対する態度が変化することを考慮した戦略的資産配分モデルを研究している。2024年に『Mathematics and Financial Economics』に掲載された論文では、インフレ・デフレリスクを考慮しながら、年齢に依存する頑健な長期資産配分について分析した。
また、国際分散投資についても研究しており、2025年にはバトボルド・ボロルソフタ、菊池健太郎との共同研究として、為替リスクおよびインフレ・デフレリスクを含む国際証券市場モデルを構築した。同研究では、米国の長期投資家が米国株式、物価連動国債などに加えて日本のTOPIXへ投資する場合を想定し、確率制御の手法によって最適な国際資産配分を分析している。
一般均衡理論および資産価格理論も研究対象としている。2024年には、証券市場が完全ではない場合にArrow-Debreu均衡をどのように実現できるかを扱った「Implementing Arrow-Debreu equilibria in approximately complete security markets」を『Journal of the Operations Research Society of Japan』に発表した。同研究は、ミネソタ大学大学院時代から取り組んできた一般均衡と金融市場に関する研究の延長に位置付けられる。
このほか、二次証券市場モデルを用いた消費・投資問題、Epstein-Zin型効用を拡張した頑健効用、最悪ケースにおけるリスク・プレミアムなどについて研究している。2025年には、相似拡大的頑健Epstein-Zin効用の識別と最悪ケース・プレミアムに関する共同論文を『Decisions in Economics and Finance』に発表した。2026年には、インフレ・デフレのヘッジ需要を考慮した頑健な戦略的資産配分の近似解に関する研究が『Computational Economics』に掲載されている。
滋賀大学在籍時には、これらの理論研究に加えて、日本経済における家計の資産形成や「貯蓄から投資へ」をめぐる問題についても研究した。滋賀大学では、リスクと不確実性下の消費・投資の最適化、消費に基づく資本資産評価、派生資産評価を主要研究テーマとし、経済学・ファイナンスの理論・実証分析のほか、深層学習の経済学・ファイナンスへの応用も指導可能分野としていた。
研究領域は金融工学とデータサイエンスにも及び、日本経済学会、日本金融・証券計量・工学学会、人工知能学会に所属している。
脚注
外部リンク