021-14 のバックアップ(No.1)


第21回研究会

適時開示情報の業績に対するリスク有無の自動判定

著者

矢野大輔, 酒井浩之, 北島良三(成蹊大学), 広井康男, 村山勉(QUICK), 河合継(クリスタルメソッド), 西山昇(Dragons'Desk, 千葉商科大学)

概要

本研究では,上場企業が公開する適時開示情報を,深層学習によって業績にリスクがあると考えられる情報のみを自動で抽出し,それらを分類する手法を提案する.

例えば,「業績予想の修正に関するお知らせ」の適時開示情報を「リスクあり」と判定し、「特別損失」に分類する.

本研究により,業績にリスクのある適時開示情報の閲覧を容易にし,投資家の投資判断に役立てることを目的とする.

評価の結果,分類精度は 87.4%であり,良好な結果を得た.

キーワード

リスク判定, 適時開示情報, テキストマイニング, 情報抽出

論文

(10月17日までに公表いたします)

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