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J-GLOBAL ID：201202201323134122   整理番号：12A0055777

経済テキスト情報を用いた長期的な市場動向推定

Long-term Financial Market Analysis Using Economic Textual Information

著者 (4件)： 和泉潔 (東大) ,  和泉潔 (JST-PRESTO) ,  後藤卓 (三菱東京UFJ銀行) ,  松井藤五郎 (中部大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 論文誌ジャーナル(CD-ROM))
巻： 52  号： 12  ページ： 3309-3315  発行年： 2011年12月15日 
JST資料番号： Z0778B  ISSN： 1882-7837  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究は,金融実務家から要望が高い,数週間以上の長期的でしかも個別銘柄より広範な市場分析に,テキストマイニング技術で挑戦した。長期市場分析に有効なテキスト情報として,経済の専門家や金融機関がWeb上に発行するマーケットリポートを分析対象とした。そのために,定期的に発行されるテキストデータから時間的な特徴の変化を抽出し,テキストに関連する外部の時系列データとの関係性を見つけるテキストマイニング技術を新たに開発した。本技術を用いて実際に経済市場分析を試み,実際の市場動向をどの程度説明しているのかについて検証を行った。日本国債の2年物,5年物,10年物で運用テストを行った結果,既存のサポートベクタ回帰や計量経済モデルと比べて,どの市場でも安定して,ほぼ最高水準の運用益をあげることができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *市場分析 ,  *データマイニング ,  知識獲得 ,  Web【情報システム】 ,  報告書 ,  市場 ,  サポートベクトルマシン ,  *回帰分析 ,  *経済モデル ,  計量経済学 ,  利益 ,  運用 ,  *テキストマイニング ,  計量経済モデル ,  国債 ,  市場動向
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  マーケットリポート ,  運用益

分類 (4件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  産業経済  (KA02000Y)

引用文献 (14件)：

• 1) 和泉 潔,後藤 卓,松井藤五郎:テキスト分析による金融取引の実評価,人工知能学会論文誌,Vol.26,No.2,pp.313-317(2011),
• 2) Bollen, J., Mao, H. and Zeng, X.-J.: Twitter mood predicts the stock market, CoRR, Vol.abs/1010.3003 (2010).
• 3) Mittermayer, M.A. and Knolmayer, G.: Text Mining Systems for Market Response to News: A Survey, Working paper (2006).
• 4) Schumaker, R.P. and Chen, H.: A Discrete Stock Price Prediction Engine Based on Financial News, IEEE Computer, Vol.43, No.1, pp.51-56 (2010).
• 5) Seo, Y.-W., Giampapa, J.A. and Sycara, K.: Financial News Analysis for Intelligent Portfolio Management, Technical Report CMU-RI-TR-04-04, Carnegie Mellon University (2004).

タイトルに関連する用語 (5件)： 経済 ,  テキスト情報 ,  長期 ,  市場動向 ,  推定