027-01

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[[第27回研究会>027]]

* 文章極性を考慮したニューステキスト分析による経済動向予測 [#q8c62b52]

** 著者 [#ec0b9986]
川崎拓海, 穴田一(東京都市大学)

**概要 [#n754b9cf]
近年, 金融予測の分野ではローソク足の画像を用いた分析やファンダメンタル分析, 数値情報を用いたテクニカル分析などによる様々な研究が行われている. その中でも数値情報だけでなくテキスト情報も含まれているニュース記事を考慮することは, 世論に目を向けることを意味し, 数値情報だけでは説明が難しいマーケティングの予測を精度高く行える可能性があると考えられる. そこで本研究では金融に関係する単語を分析する金融専門極性辞書を用いたニューステキスト分析による東証株価指数(TOPIX)の株価予測を提案する.

**キーワード [#kc7da6f1]
株価予測, テキストマイニング, サポートベクターマシン

**論文 [#u3ee8c9b]

(10月6日以降に公表いたします)
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