ニュースを用いた金融市場分析のためのマルチラベル教師ありトピックモデル

抄録

本論文では，テキストアナリティクスのファイナンス分野への応用を念頭に，金融経済ニュースおよびそのラベル情報を活用する新たなトピックモデルを開発，提案した．本研究が提案するモデルは，文書に付与されたラベルを文書分類のための補助情報として取り込みつつ，文書に割り当てられたトピックからその文書に対応する複数の教師データを予測する点が大きな特徴である．とりわけ，予測部分について，パラメータが銘柄間でランダムな値をとりうるマルチラベルモデルを導入している点が，本研究での最も重要な貢献となっている．また，実際のニュースデータと提案モデルを用いた実証分析では，算出したスコアをもとに株価とニュースの関係を調査した．その結果，将来にわたって株価への影響が持続する企業のファンダメンタルズに関する情報が，ニュースの中に含まれる可能性があることを示した．