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J-GLOBAL ID：201702261926238971   整理番号：17A0329639

テキストと時系列組込特徴による金融イベントの型認識【Powered by NICT】

Type recognition of financial events by incorporating text and time-series features

著者 (4件)： Shi Feng (Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Zhou Yu (Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Kong Bing (Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Xu Ruifeng (Laboratory of Network Oriented Intelligent Computation, Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLC  ページ： 36-42  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 金融市場における投資家は資本市場の変動を引き起こす可能性がある事象における大きな懸念を示した。伝統的事象検出と型認識法は,テキスト処理技術に基づく主にした金融時系列特徴を考慮した研究は,ほとんどなかった。我々が知っているように,株式取引データのような利用可能な金融時系列データの大きな量である。これらのデータは,特異的な財政的イベントに応答して資本市場と見なすことができる。これらの因子を考慮して,本論文では,テキストと時系列特徴を組み込むことにより金融イベント認識アプローチを提案した。事象研究法に従うことにより,株価指数事象の特定のタイプの影響を平均異常収益と平均累積異常収益の変化を解析することにより推定した。このようにして,特異的金融イベントタイプに関連した時系列特徴が得られた。これらの特徴は財政的イベントを認識するためのサポートベクトルマシンに基づく分類器におけるテキスト特徴を組み込んだ。実験結果は,金融イベントタイプ認識の性能は,テキストと時系列特徴を含めることによって改善されることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 文書処理 ,  サポートベクトルマシン ,  *金融 ,  株価指数 ,  株式取引 ,  金融時系列 ,  資本市場 ,  投資家
準シソーラス用語： イベント検出 ,  金融市場 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  産業経済  (KA02000Y) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  組込 ,  金融 ,  イベント ,  型