有価証券報告書のテキストから得られる多次元感情と株式リターンの分析

抄録

近年,情報技術の発展に伴い,従来までは扱えなかった非構造化ﾃﾞｰﾀ,特にﾃｷｽﾄﾃﾞｰﾀを用いた研究が,金融分野においても盛んに行われている.中でも有価証券報告書は,企業の状況を外部に報告するための書類であり,分析対象として注目を集めている.ﾃｷｽﾄ分析においては,記述内容がﾎﾟｼﾞﾃｨﾌﾞかﾈｶﾞﾃｨﾌﾞかを表すｾﾝﾁﾒﾝﾄ分析が主流であり,事前に定義した単語ﾘｽﾄを用いる辞書ｱﾌﾟﾛｰﾁや,BERTなどの深層学習を用いた機械学習ｱﾌﾟﾛｰﾁが存在する.さらに,Twitter(X)のﾃｷｽﾄに対しては,ｾﾝﾁﾒﾝﾄを細分化した多次元感情を分析した研究が存在し,株価を予測する上では,多次元感情が有効であることが示された.しかし,多次元感情を有価証券報告書のﾃｷｽﾄから分析した研究は我々が知る限り存在しない.そこで本研究では,従来までのｾﾝﾁﾒﾝﾄ分析を拡大し,辞書ｱﾌﾟﾛｰﾁと機械学習ｱﾌﾟﾛｰﾁを組み合わせることで,"怖""驚""喜"といった10種類の多次元感情を約12,000件の有価証券報告書から算出した.そして,有価証券報告書公表後の株式ﾘﾀｰﾝに対する説明力を,ｲﾍﾞﾝﾄｽﾀﾃﾞｨを用いて分析した結果を報告する.