金融レポート、およびマクロ経済指数によるリアルタイム日銀センチメントの予測

抄録

金融市場を取り巻く情報は日々増加している。物価指数や産業活動指数など数値データもあれば、企業の有価証券報告書、ロイターなどの配信している経済ニュースなどのテキストデータも含まれている。この膨大な量の情報から、投資家やトレーダーは、それぞれの投資戦略に従い、必要な情報を選び出し、投資判断を下している。ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズム等を数値データに用いて市場分析を行うものがあり、一定の成果を上げている[1]。一方で、近年、データマイニング技術を用いて、市場動向を分析する研究が多く行われている。ニュースのヘッドラインを分析し、為替市場の短期予測を行った研究[2]や、中央銀行の発行するテキストを用いた研究などがある。日本銀行のテキストを対象にしたものでは、ニューラルネットワークを用いることでレポートを指数化する研究[3]、政策変更確率を予測する研究[4]、米国のFOMCのテキストを対象にしたものでは、トピックモデルによる分類と極性語による指数化に関する研究[5]がある。本研究では、日本銀行の景気に対するセンチメントを日本銀行の発行するテキストに対して、トピックモデルおよびニューラルネットワーク用いて、トピック事に分解した指数化を行った。今後の展望として、よりリアルタイム性を出すためにテキストの発行以前において、マクロ経済指数を外挿することによりリアルタイムな指数の予測を目指す。