| Project/Area Number |
19K23234
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0107:Economics, business administration, and related fields
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
Goshima Keiichi 早稲田大学, 産業経営研究所, その他(招聘研究員) (10843956)
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| Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ファイナンス / 資産運用 / オルタナティブ・データ / 機械学習 / 自然言語処理 / 予測 / 株式リターン / 気候変動リスク / 温室効果ガス / リスクプレミアム / テキストデータ / インフレ予測 / 有価証券報告書 / MD&A / アルゴリズム取引 / 実現ボラティリティ / 深層学習 / オルタナティブデータ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、投資判断におけるオルタナティブ・データの利用可能性を明らかにすることで、資産運用の高度化を図ることである。オルタナティブ・データとは、経済ニュースのテキストデータや販売時点情報管理データ、ウェブサイトへのアクセス情報、衛星画像等の従来投資判断に利用されてこなかった新しいタイプのデータの総称であり、金融業界では投資判断への利活用が試みられている。本研究では、オルタナティブ・データの種類と利用場面を体系化したうえで、実証分析を通じて金融資産価格の予測可能性の検証と金融資産のリスク計測への応用を進める。
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| Outline of Final Research Achievements |
We examine the applications of alternative data in investment decision-making.
We found that alternative data, including newspaper articles data, text data of annual securities reports, access log data, GHG emissions data, and order submission data, help predict asset price returns and volatility, forecast business cycles and corporate revenues, and detect algorithmic trading.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
金融業界ではオルタナティブ・データと呼ばれる新しいタイプの情報を投資判断に活用しようとする動きが広がっている。資産運用におけるこれらデータの有用性は定性的な議論や個別の事例報告に留まることが多く、学術的な根拠が明示されていないものも多い。本研究は、実証分析を通じて様々なオルタナティブ・データの応用可能性を示したものであり、わが国における資産運用の高度化に寄与するものである。
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