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金融テキストから生成した極性指標を用いた市場の因果性分析

田口 怜, 渡邊 光, 平野 正徳, 鈴木 雅弘, 坂地 泰紀, 和泉 潔, 平松 賢士

人工知能学会第27回金融情報学研究会, pp. 36-43, Oct. 9, 2021

Conference

人工知能学会第27回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

本研究では、証券アナリストの見積もりと経済指標の因果性分析を実施する。これは証券アナリストレポートのテキスト情報を自然言語処理を使用して極性指標を作成することで実現可能となる。本研究では、作成した極性指標に対し、各種経済指標を使用して因果関係の検定を行った。結果、極性指標が、物価、為替、国債、等の指標に対し、影響を与えていることが確認された。これにより、証券アナリストの見積もりが市場に影響を与えている可能性が強く支持された。

Keywords

証券アナリストレポート; 金融テキストマイニング; BERT; VARモデル;

Paper

PDF, Official page

bibtex

@inproceedings{Taguchi2021-sigfin27,
  title={{金融テキストから生成した極性指標を用いた市場の因果性分析}},
  author={田口, 怜 and 渡邊, 光 and 平野, 正徳 and 鈴木, 雅弘 and 坂地, 泰紀 and 和泉, 潔 and 平松, 賢士},
  booktitle={人工知能学会第27回金融情報学研究会},
  pages={36-43},
  url={https://sigfin.org/?027-07},
  year={2021}
}