022-12 の履歴の現在との差分(No.0)

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[[第22回研究会>022]]

*アナリストレポートと企業業績の関係解析 (第一報) [#q650a65c]

**著者 [#se91969b]
北島良三, 酒井浩之(成蹊大学), 上村龍太郎(東海大学), 坂地泰紀(東京大学), 平松賢士, 栗田昌孝(アイフィスジャパン, 金融データソリューションズ)

**概要 [#qfa14258]
本研究は、アナリストレポートと企業業績の関係について解析を行ったものである。アナリストレポートは、証券アナリストがレポート対象企業について、企業概要や事業概要、そして今後の業績予想などをまとめたレポート文であり、投資判断に有用である。本研究では、このアナリストレポートに記載されている内容と企業業績の間の関係について、関係は存在しているのか？ 存在しているならばどのような関係であるのか？ について解析を試みた。アナリストレポートは言語データ、業績は数値データであるため、解析データは複雑なものとなる。そこで、解析には複雑なデータの解析に定評のあるニューラルネットワークを使用した。しかし、ニューラルネットワークはブラックボックスと称されるほど、内部表現の解釈が困難であり、どの入力変数が学習に活用されたのかを理解することは容易ではない。そのため、本研究では重要変数の抽出が可能な「潜在学習」と呼ばれるニューラルネットワークを解析に採用した。解析に使用したアナリストレポートの記述は、2016年度に発行されたレポートから抽出したアナリストの業績予想に関する根拠が記述された文を、企業業績には売上高を使用した。なお売上高は2016年度の売上高が2015年度の売上高からみて増加または減少したかを示すフラグに変換して使用した。解析の結果、アナリストレポートは正解率：0.6773、適合率：0.6704、再現率：0.5900で売上増加企業と売上減少企業に分類でき、この分類には抽象物に関する単語が重要な役割を果たしている傾向があることが明らかになった。

**キーワード [#m3aa9a41]
アナリストレポート, 企業業績, ニューラルネットワーク, 重要変数解釈

**論文 [#c6a75cd4]

//(2月28日以降に公表いたします)
&ref(SIG-FIN-022-12.pdf);