人工知能学会全国大会論文集
第34回 (2020)
セッションID: 2L4-GS-13-02
会議情報

データマイニング法を用いた新しい財務アノマリーの探索
*山田 徹後藤 晋吾
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

財務データベースにある全ての項目を用いて財務シグナルを自動生成するデータマイニング法を用いて、既存の資産価格モデルでは説明できない新しいシグナルの発見を試みる。現在のファイナンス研究ではマーケット、サイズ、バリューの3つのファクターを用いるFama-French3ファクターモデル、もしくはさらに収益性と低投資ファクターを加えた同5ファクターモデルが標準モデルとされている。これらのモデルが、2つの財務シグナルを組み合わせることで生成した約36万のポートフォリオ・リターンを説明できるかをブートストラップ法を用いて検定したところ、偶然(偽発見)の可能性を勘案した後で現行のモデルでは十分に説明できないシグナルが多数あることがわかった。特に、負債に関連する項目や収益性、株主還元を強く反映すると解釈できる財務シグナルが複数見つかった。

著者関連情報
© 2020 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top