財を基本的な分類次元としていたこれまでのサービス・マーケティング理論は、理論的実務的問題をうまく扱えなかった。そこでの議論は、有体財・無体財という客体を分析対象とする議論で、実体論に偏ってきた。しかし、商学・マーケティングの核心は過程に関する問題である。
本研究の目的はサービス・マーケティング研究を概念と財の認定概念によって再構築することにある。従来の財による分類定義とは異なり概念を中心として分類された枠組みが提示される。そのことにより、例えば、製造業でもサービスを選択することもでき、サービス業でも有体財を選択することができることを示す。この概念枠組みによりマーケティング戦略問題が扱えるようになる。
この論文では「」概念に基づいて、商学課題を理論的にも実務的にも解決するための概念枠組みを提示する。最後に、サービスの研究は今後関係概念で分析が進められなければならないことを提言する。

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本報告の第1の目的は，計上利益のうち，現金に裏打ちされた利益と現金に裏打ちされていない利益とを峻別することである。第2の目的は現金を擬制するのではなく，正真正銘の現金(キャッシュ・フロー)に基づき，これを損益からもたらされた現金預金とに峻別し，後者の交換からもたらされた現金預金とに分類することである。第3の目的は、発生主義利益とキャッシュの乖離を診断するための理論と技法を提示することである(以下、利益とキャッシュの乖離性診断という)。

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コスト理論によれば、限定合理的で機会主義的な市場参加者がする場合、情報の非対称性を補うために、探索コスト、交渉コスト、監視コストが必要となる。これらのコストを低減するために、は①市場、②組織内、③中間組織が選定して行なわれる。組織内においては、暗黙的交渉や直接的交渉が行われるが、市場においては、PRアプローチが重要な役割を果たすものと考えられる。

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本論文では，実

環境であるTradeStationにおいて，複利型強化学習を用いて戦略を獲得する方法について述べる．これまで仮想環境であるカブロボにおいて日次を行うための戦略を獲得する手法を応用し，TradeStationにおいてデイトレードを行うための戦略を獲得する．

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本論文は，セール・アンド・リースバック

の会計基準等の比較検討を行い，そのの経済的実質を明らかにし，会計理論上，その妥当な測定方法を提案することを目的としている．検討の結果，セール・アンド・リースバックは，経済的実質の相違に基づいてつぎの3つに分類される，1)そのの経済的実質は，譲渡担保による資金の借入れである，2)そのの経済的実質は，財産の売買とオペレーティング・リースである，3)そのの経済的実質は，財産の売買と準フルペイアウトを満たすファイナンス・リースである．したがって，セール・アンド・リースバックの測定方法の妥当性については，それぞれの目的のの経済的実質を的確に写像する測定方法が必要である．

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本研究は，

単位が異なる先物市場間の裁定において，ミニ先物の小口化が与える影響を分析する．現実の市場データに基づく実証分析が困難であるという課題を踏まえ，本研究ではマルチエージェント型の人工市場モデルを構築し，単位のみが異なる2市場における裁定エージェントの行動をシミュレートした．最良気配の売り買いの価格が逆転する状況（価格要件）だけでなく，実際に利益が得られる状況（利益要件）が満たされたときにのみ裁定が実行されるという条件を課し，単位$Q_M$の小口化が及ぼす効果を検証した．その結果，$Q_M$が小さくなるとミニ先物側の最良気配の数量が不十分となり，価格要件を満たしたにも関わらず裁定エージェントが発注を見送るケースの増加が確認された．一方で，小口化によってミニ先物のビッドアスクスプレッドが縮小し，利益要件を満たすことによる裁定も相対的に増加した．最終的に，裁定の発注割合は$Q_M$の小口化とともに緩やかに増加し，一定水準で収束することが示された．本研究は，に与える影響を数量面から明らかにした点において，市場の制度設計や流動性の分析に有用な示唆を与えるものである．

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　高頻度

に対する関心が高まっている。 　高頻度により健全な価格形成が阻害されているという主張がある一方、高頻度により市場に流動性が供給される上に価格変動も緩やかになるという主張もあり、高頻度に対する評価は定まっていない。当該論文では、Ｎｅｔｌｏｇｏを使用し高頻度を行う投資家が存在する場合としない場合との価格推移を比較することで、高頻度が市場に与える影響を明らかにする。

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金融機関の

データを活用すると，企業の活動をリアルタイムで把握することが可能である．これらのデータを有効活用すれば与信管理をはじめ，CRM 等にも活用使途が見出せる．一方，主要な量が少ない等，データ活用上は注意を要する．すなわち，潜在的なを見逃している可能性がある．本問題に対し，主体をノード，有無をエッジとした企業間ネットワークを構成すれば，有無の予測は本ネットワーク上のリンク予測問題として定式化できる．昨今のグラフ上の深層学習の進展に伴い，より精度の高いリンク予測が可能となった．本研究では，最近のグラフ深層学習手法を使った潜在的な予測について紹介する．

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金融市場で観測される

はｸﾗｽﾀｰ性を持つことが知られており,特に高頻度(HFT)が市場に与える影響は重要な研究ﾃｰﾏとなっている.本研究では,東京証券所の主要な200銘柄の株ﾃﾞｰﾀを用いてHawkes過程に基づくﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞを行い,の内因性と外因性を分析した.HFTと非HFTの影響を分離して分析するために,指数関数ｶｰﾈﾙの和を使用したHawkes過程ﾓﾃﾞﾙを採用し,2013年2月から2023年12月までのﾃｨｯｸﾃﾞｰﾀによるﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞを行った.その結果,二つ以上の指数関数ｶｰﾈﾙを持つﾓﾃﾞﾙが良好なﾌｨｯﾃｨﾝｸﾞを示し,異なる特性の活動が市場に及ぼす影響をより捉えられることが確認された.これにより,高頻度(HFT)と非高頻度(非HFT)が異なるｸﾗｽﾀｰ特性を持つことが示唆される.また,ﾓﾃﾞﾙにより,内因性のｲﾍﾞﾝﾄｸﾗｽﾀｰが数に依存せず独立することや,arrowheadｼｽﾃﾑ変更後の応答速度の向上に伴う時定数の変化が観察された.

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コンピュータプログラムが市場動向に対応し，自動的に証券売買や為替

のための注文を繰り返し行い，金融商品の取り引きを行うことをアルゴリズムという．このアルゴリズムは，１９９０年代以降にアメリカの金融市場から始まり，日本の金融市場でも普及してきている．

アルゴリズム

では，コンピュータプログラムが自動的に売買を行うため，１秒間に数千回の頻度で売買を行う超高速（High frequency trading : HFT）が可能である．２０１０年５月にアメリカ・ニューヨーク市場のダウ平均株価が数分間に約１，０００ドル下落した後，すぐに元の水準までもどる「フラッシュ・クラッシュ」と呼ばれる現象が起きた．この現象は，アルゴリズムが原因の一部であると考えられている．また，東京証券所の株式売買システムである「arrowhead」は，売買注文の応答を０．５ms 未満で行うことができるが，その取り引きの６割以上はコンピュータプログラムによるアルゴリズムであるとされている．こういったコンピュータプログラムによるアルゴリズムが市場の不安定要因になっているとの指摘もあり，欧米や日本では規制を行う動きも出ている．

アルゴリズム

には人工知能技術も応用されている．証券を行うトレーダーの知識を人工知能に学習させ，人間の代わりに証券を行うことが可能となっている．これまでは，トレーダーが市場動向を調査し，その分析結果に基づいて証券投資を行ってきた．人工知能技術による取り引きでは，これらの市場分析をコンピュータプログラムが行い，自ら判断して投資を行う．超高速のような短期間の売買だけではなく，長期間に渡る資金運用についても人工知能を応用したコンピュータプログラムによるアルゴリズムが利用されつつある．

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プレイステーション5 の購入者の転売活動を把握するために、発売日から12 月末までおよそ1 ヵ月半のヤフオクの落札に関する情報を収集し、

に関するデータの分析を行った。発売日当日から4 日間の数が多い結果であり、1 日に600 件規模のが確認できた。出品者の回数を整理すると、頻度が1 回または2 回の出品者が全体の87% を占めているおり、オークションによる転売活動の大部分は頻度が1～2 回の出品者によるものであった。出品者の回数別にユーザをグループ化しプロファイルの具体化を行ったところ、「実店舗のWeb 販売」、「個人中上級者」、「個人初級者」の3 種類に分類できた。

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