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J-GLOBAL ID：201202206542882748   整理番号：12A1751761

経済市場分析のための経済新聞記事内の特徴抽出手法の検討

A Study of Feature Extraction Method from Economic Newspaper Articles for Financial Market Analysis

著者 (2件)： 山崎高弘 (大阪産大) ,  常盤欣一朗 (大阪産大)
資料名： 電気学会情報システム研究会資料  (電気学会研究会資料)
巻： IS-12  号： 39-44.46-55  ページ： 9-12  発行年： 2012年11月08日 
JST資料番号： L4571A  資料種別： 会議録 (C)
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： 企業価値のファンダメンタル情報を分析して経済市場の動向を予測する場合,原因の説明が困難な株価変動(アノマリー)が多く存在する。本論文では,新聞記事や経済レポートなどから情報を得て必ずしも合理的な判断をしていない投資家の心理が株式市場の動向に影響することを踏まえ,テキストマイニング手法を用いたアノマリーの原因分析について検討した。具体的には,経済新聞記事から市場のセンチメントを把握することで市場景況を分析し,その後の株価動向の方向性を予測するために予測表現が含まれる文を対象に楽観的と悲観的なセンチメントによって記事分類を行う。まず,新聞記事のセンチメント分析を行うために新聞記事における出現回数が上位の語句を特徴語として抽出し,それと共起する語句のペアによって評価表現辞書を作成した。次に,評価表現辞書内の単語を用いて新聞記事の特徴ベクトルを作成し,人手で分類した新聞記事を教師データとして機械学習したサポートベクター回帰に入力することで新聞記事の評価値を求めた。それに基づいて記事を楽観的/悲観的記事に分類し,毎月の楽観記事,悲観記事の割合を株価の動向と比較した。その結果,東証株価指数のインデックスリターンと楽観記事率の間に比較的高い相関があり,新聞記事から市場動向要因となる現象を発見できる可能性が示唆された。

シソーラス用語： *株式市場 ,  *知識獲得 ,  異常 ,  文章 ,  報告書 ,  経営分析 ,  因子分析 ,  頻度 ,  単語 ,  ベクトル ,  特徴抽出 ,  機械学習 ,  *サポートベクトルマシン ,  価格 ,  相関
準シソーラス用語： *テキストマイニング ,  アノマリー ,  新聞記事 ,  経済レポート ,  原因分析 ,  出現頻度 ,  特徴ベクトル ,  株価

分類 (3件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (5件)：

• (1)和泉潔,後藤卓,松井藤五郎,"経済テキスト情報を用いた長期的な市場動向推定,"情報処理学会論文誌,Vol.52, No.12,pp.3309-3315(2011).
• (2) W. Antweiler, M. Z. Frank, "Is All That Talk Just Noise ? The Information Content of Internet Stock Message Boards," Journal of Finance 59, 1259-1294 (2004)
• (3)羽室行信,岡田克彦,"テキストマイニングを用いた株式銘柄センチメントの測定とポートフォリオの構築-マーケット・ニュートラルアプローチ,"信学技報,NLC2011-21, pp.113-117(2011).
• (4) 丸山健,梅原英一,諏訪博彦,太田敏澄,"インターネット株式掲示板の投稿内容と株式市場の関係,"証券アナリストジャーナル,Vol.17, No.2, pp.39-59(2008).
• (5) P. C. Tetlock, "Giving Content to Investor Sentiment: The Role of Media in the Stock Market," Journal of Finance, Vol.62, No.3, pp.1139-1168 (2007).

タイトルに関連する用語 (5件)： 経済 ,  市場分析 ,  新聞記事 ,  特徴抽出 ,  手法