024-16 のバックアップ(No.2)


第24回研究会

アナリストレポートにおけるキーワード関連文の抽出と景況感推移観測への応用

著者

高山将丈, 小澤誠一(神戸大学), 廣瀬勇秀, 飯塚正昭, 渡辺一男, 逸見龍太(三井住友DSアセットマネジメント)

概要

投資信託運用会社のアナリストは,投資候補となる企業の調査を行ってアナリストレポートにまとめている.ファンドマネージャー(FM)は,そのレポートに目を通しながら,様々な経済指標や情報に基づいて投資先を決定するが,対象を広げて優良投資先を探すときなどには,目を通すべきレポート数は相当数に及び,熟練のFMであっても適切な投資先を見つけ出すことは容易でない.本研究では,FMの業務をサポートするため,「業績」などの特定キーワードに関連した文章を抽出し,その景況感判定の時間的推移を自動的に評価するシステムを開発した.計37,398件のアナリストレポート及びアナリスト応報記録を使ってWord2Vecにより単語埋込ベクトルを求め,キーワードとの類似度に基づいて一企業内における関連文を抽出することで,例えば,「業績」という単語に対しては,2,182文中395文を抽出でき,これは完全一致型で検索したときに比べて,2.67倍多い結果となった.また,「利益」,「販売」,「業績」のキーワードで景況感追跡を行った結果,極端に業績が下落したタイミングでアナリストの景況感がネガティブになっていることが確認できた.

キーワード

機械学習, Word2Vec, テキストマイニング, キーワード検索, アナリストレポート解析

論文

(3月11日以降に公表いたします)

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