[4J2-GS-6e] 言語メディア処理：自然言語処理(2/2)

[4J2-GS-6e-05] 経済因果チェーンとSSESTMモデルによる決算情報の伝播を活用した投資戦略

〇指田 晋吾¹、中川 慧¹ (1. 野村アセットマネジメント株式会社)

キーワード：因果チェーン、株価予測、リード・ラグ効果、センチメント分析、自然言語処理

近年、ファイナンス分野において様々なテキスト情報が分析・利用されている。例えば、決算短信のテキスト情報を用いた分析では、各企業の業績に関わる因果関係を抽出し、因果の類似性から企業間の経済的因果チェーンを構築する手法が提案されており、そのノード(企業)間に株価のリードラグ効果が存在することが確認されている。一方で、企業間の経済的な因果関係には、ある企業のポジティブな効果が因果関係にある別の企業にポジティブな影響を与える場合とネガティブな影響を与える場合がある。つまり、因果関係に極性を付与することが必要である。株式リターン予測に特化したセンチメント分析としてSSESTMモデルが提案されており、米国株式市場において有効性が確認されている。そこで本研究では、決算短信から構築した因果チェーンに対してSSESTMモデルを適用し、企業間のセンチメントを考慮したリードラグを収益機会とする投資戦略の提案と実証分析を行う。分析の結果、センチメントを考慮することでより高いリターンが獲得できることを確認した。