| 研究課題/領域番号 |
19K23234
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0107:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
五島 圭一 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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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究では、投資判断におけるオルタナティブ・データの応用可能性を探索した。新聞記事データや有価証券報告書のテキストデータ、アクセスログデータ、GHG排出量データ、取引所の板再現データ等のオルタナティブ・データを利用することで、資産価格のリターンやボラティリティの予測精度向上や景気予測の精度向上、企業の売上予測、アルゴリズム取引の検知等が可能であることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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