[1D3-GS-13] AI応用: テキストマイニングと自然言語

[1D3-GS-13-02] Word2Vecを用いたニューステキストのESGファクター運用

〇秋山 祥伍¹、江口 潤一²、鈴木 智也^1,2 (1. 茨城大学大学院理工学研究科、2. 大和アセットマネジメント株式会社)

キーワード：金融、テキストマイニング、強化学習

ESG投資は企業の環境 (Environment)，社会 (Social)，ガバナンス (Governance) への取り組みを評価した投資である．企業のESG文書開示数によりESGへの積極性を評価した研究がある一方で，ESGというキーワードの曖昧さにより，各企業の開示文書の内容からESGへの取り組みを評価することは難しい．そこで本研究では，Word2Vecを用いて各単語をベクトル化し，「環境」「社会」「ガバナンス」に類似するESGトピックワードを抽出する．さらに各企業に関連するニューステキスト内にどの程度ESGトピックワードに類似する単語を含むかを算出し，客観的に各企業のESGスコアを評価する．このESGスコアの高低に基づいてESGファクターを構成することで，伝統的な5ファクター以外の追加的リターンを得られるか検証した．その結果，「環境」ファクターが5ファクターでは説明できない追加的なリターンを有することを確認した．