著者

和泉 潔 後藤卓 松井 藤五郎

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.12, pp.3309-3315, 2011-12-15

被引用文献数

1

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本研究は,金融実務家から要望が高い,数週間以上の長期的でしかも個別銘柄より広範な市場分析に,テキストマイニング技術で挑戦した.長期市場分析に有効なテキスト情報として,経済の専門家や金融機関がWeb上に発行するマーケットリポートを分析対象とした.そのために,定期的に発行されるテキストデータから時間的な特徴の変化を抽出し,テキストに関連する外部の時系列データとの関係性を見つけるテキストマイニング技術を新たに開発した.本技術を用いて実際に経済市場分析を試み,実際の市場動向をどの程度説明しているのかについて検証を行った.日本国債の2年物,5年物,10年物で運用テストを行った結果,既存のサポートベクタ回帰や計量経済モデルと比べて,どの市場でも安定して,ほぼ最高水準の運用益をあげることができた.In this study, we proposed a new text-mining methods for long-term market analysis. Using our method, we perfomed out-of-sample test using monthly price data of financial markets; Japanese government bond 2-year, 5-year, and 10-year markets. First we extracted feature vectors from monthly reports of Bank of Japan. Then, trends of each market were estimated by regression analysis using the feature vectors. As a result of comparison with support vector regression and an econometric model, the proposal method could forecast in higher accuracy about both the level and direction of long-term market trends.