文献

J-GLOBAL ID：202002261335263065   整理番号：20A1241443

投資家の姿勢とテキストマイニングによる興味率モデル【JST・京大機械翻訳】

Interest Rate Model With Investor Attitude and Text Mining

著者 (4件)： Nakatani Souta (Mitsubishi UFJ Trust Investment Technology Institute Co., Ltd., (MTEC), Tokyo, Japan) ,  Nishimura Kiyohiko G. (National Graduate Institute for Policy Studies (GRIPS), Tokyo, Japan) ,  Saito Taiga (Graduate School of Economics, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Takahashi Akihiko (Graduate School of Economics, The University of Tokyo, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 86870-86885  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,テキストマイニング法により抽出される投資家の姿勢因子による関心率モデルを開発し,推定した。最初に,Brown運動駆動経済についての不確実性に対する2つの対照的態度(楽観的対保守的)を考察し,関心率モデルを開発し,永続的および過渡的因子から成る経済の経験的枠組みを得た。2番目に,著者らは近年,非常に低い関心率環境の下で結合市場にフレームワークを適用して,異なる投資家態度に基づくレベル,ステップ化および平坦化因子を有する著者らの3因子モデルが日本政府結合(JGB)市場における収率曲線を説明することができることを示した。第3に,毎日の金融ニュース報告の大規模テキストベースのテキストマイニングにより,急峻化と平坦化因子を区別することが可能になり,これらのテキストデータから,ステップ化と平坦化因子に関連するイベントと経済的条件を同定できる。次に,観測された関心率に加えて,テキストデータから選択された関連単語グループの周波数により,収率曲線と3つの因子を推定した。最終的に,著者らは,結合市場データからのみ抽出された推定された3つの因子が,株式市場,特にNikkei225指数における運動を説明できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Brown運動 ,  不確実性 ,  保全 ,  株式市場 ,  *金融 ,  ニュース ,  単語
準シソーラス用語： *テキストマイニング ,  *投資家 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 投資家 ,  姿勢 ,  テキストマイニング ,  興味 ,  モデル