2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[2L6-GS-3] 知識の利用と共有

2023年6月7日(水) 17:30 〜 19:30 L会場 (中会議室 C2)

座長:西村 拓一(北陸先端科学技術大学院大学) [現地]

17:30 〜 17:50

[2L6-GS-3-01] 投資先企業の評価フェーズにおける投資家の意思決定を支援するための株価変動の要因に関する考察

〇河村 真伍1、張 森2、中村 研太2、山下 遥1 (1. 上智大学、2. 株式会社Figurout)

キーワード:時系列分析、株価変動、時変係数モデル

株価の変動要因を分析した研究はこれまでいくつか提案されており,テキストデータをモデル構築の際に活用することが有効であるとわかっている.しかし,この方法でテキストデータを活用するにはBag-of-wordsなどによる文章を定量化が必要であり,このとき具体的な情報は抽象化される.そのため,ある時点での株価変動が具体的にどのような要因によって生じたのかについて調べようとする場合には不適切である.この場合にはまずテキストデータ以外を活用してモデルを構築し,そのモデルから着目すべきテキスト情報を明らかにして考察することが望ましい.そこで本研究では,まず経済動向指標等の数値データを用いてモデルを作成する.ここでモデルに関して,本研究で用いる数値データには期間によって異なる影響を与えるデータが含まれるため,時変係数モデルに基づいて行う.そして作成したモデルの残差に着目することで,ある時点での株価変動とその周辺時点でのテキストデータで表される具体的な要因との関係性について解明する.そこから,提案モデルの評価を行って本モデルの妥当性を吟味する.最後に,提案モデルの実世界での活用例を示す.

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