1. 日本株式市場における深層学習を用いたファクターモデルの構築とその有効性の検証（2020年度春 日本ファイナンス学会, Makoto Naito, Yasuhiro Shimizu, Tomonori Uchiyama, Sho Nishiuchi）
2. 企業特性に基づく最適ポートフォリオ（2021年度春 日本ファイナンス学会/2021年5月 MPTフォーラム, Makoto Naito, Yasuhiro Shimizu, Tomonori Uchiyama）
3. ESG 投資によるバリュー投資への影響（2022年度秋 日本ファイナンス学会, Makoto Naito, Yasuyuki Kato）
4. 人的資本開示と株主価値（2023年度 日本価値創造ERM学会, Makoto Naito, Yasuyuki Kato）
5. 労働分配率と株式リターン（2023年度秋 日本ファイナンス学会, Makoto Naito, Yasuyuki Kato）
6. 漸近展開法を用いた機械学習の最適ポートフォリオ問題への応用（2023年度冬 JAFEE, Makoto Naito, Kohta Takehara）
7. Application of Asymptotic Expansion Method to Constrained Optimal Portfolio Problem Using Machine Learning（Quantitative Methods in Finance 2024, Makoto Naito, Kohta Takehara）
8. Application of Machine Learning with Asymptotic Expansion to Unconstrained Optimal Portfolio（Forthcoming in International Journal of Financial Engineering, Makoto Naito, Kohta Takehara）
9. Asymptotic expansions as control variates for deep solvers to fully-coupled forward-backward stochastic differential equations（Forthcoming in PLOS ONE, Makoto Naito, Taiga Saito, Akihiko Takahashi, Kohta Takehara）
