[3K4-GS-10] AI応用：テキスト分析

[3K4-GS-10-03] 有価証券報告書からの将来の配当政策文のテキストマイニング

〇高野 海斗¹、岡田 知樹¹、清水 裕介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：有価証券報告書、配当政策、テキストマイニング、機械学習、BERT

有価証券報告書には，企業の業績や事業リスク，ESG活動などの様々な情報が記載されており，先行研究では投資判断に有益な情報として，業績要因文をテキストマイニングするモデルが提案されている．上記情報以外にも有価証券報告書には「配当政策」に関する記述が存在し，配当の基本方針や今年度の配当金に関してだけでなく，将来の配当方針や配当性向に関して記載がある．また将来の配当政策のうち増配に関する記述は公表後に株価の上昇をもたらすことが知られており，投資判断に有益な情報である．したがって，将来の配当は専門知識を持ったアナリストが様々な情報をもとに予測を行っているが，人手が限られているため大企業を中心に行われている．そこで，本研究では有価証券報告書の配当政策にどのようなことが記述されているかを調査し，将来の配当を予測するのに有効なテキストの自動抽出を試みた．その結果，本研究で作成した学習データを用いることで，高い精度で将来の配当政策に関する記述を抽出できた．これにより将来の配当政策に関する情報が効率的に自動抽出でき，新しい投資判断基準や投資戦略の構築などへの応用が期待できる．