| 研究課題/領域番号 |
25285127
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経営学
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
岡田 克彦 関西学院大学, 経営戦略研究科, 教授 (90411793)
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| 研究分担者 |
羽室 行信 関西学院大学, 経営戦略研究科, 准教授 (90268235)
加藤 直樹 関西学院大学, 理工学部, 教授 (40145826)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2015年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2014年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2013年度: 9,360千円 (直接経費: 7,200千円、間接経費: 2,160千円)
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| キーワード | ビッグデータ / 人工知能 / テキストマイニング / 投資家心理 / ハーディング / 行動ファイナンス / アノマリー / ニュース / センチメント / マーケット / 並列処理 / センチメント分析 / センチメント指数 / investor attention / inattentional blindness / 株価反応 / 証券価格 / アナリスト情報 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ニュースデータ、ブログデータ、SNSなどのソーシャルデータを大規模に収集し、それらがどの銘柄について語っているものなのかを自然言語処理の諸技術を用いてデータベース化した。この結果、全上場企業約3600社それぞれについて、ニュースおよびソーシャルメディアの情報を紐付けていることになる。次に、市場に流れるコメントやニュースについて、ポジティブな文脈で語られているのか、あるいはネガティブなのかについて、評価表現辞書を作成することでスコアリングした。こうして作成した指標をセンチメント指数として時系列で捉え、金融市場における様々なアノマリー現象と、センチメント指数との関連性を明らかにした。
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