| 研究課題/領域番号 |
20K01863
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 新潟国際情報大学 (2021-2023)
東京都市大学 (2020) |
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研究代表者 |
梅原 英一 新潟国際情報大学, 経営情報学部, 教授 (00645426)
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| 研究分担者 |
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580)
小川 祐樹 東京都市大学, デザイン・データ科学部, 准教授 (40625985)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 株式掲示板 / トピックと感情 / 機械学習 / 自然言語処理 / ボラティティインデックス / ヤフー株式掲示板 / 日経新聞記事 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、日経平均ボラテリティ・インデックスの上昇の予測を、SNSを用いて機械学習により行った。SNSの投稿記事は速報性はあるが、文章が非常にわかりにくい。また機械学習の際に、感情（上がる/下がる）やトピックのどちらかに着目して分析を行っていた。本研究では、トピックと感情の両方を活用するモデルを開発した。この手法をSSCDVと名付けた。この結果、F-1スコアで良い結果を得られた。また学習結果を用いて、投資シミュレーションを実施した。この結果、利益が得られた。実用的な観点からも有用であることを示した。
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| 自由記述の分野 |
人工知能
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日経平均ボラティリティ・インデックス（以下日経平均VI）の上昇を予測することは、相場の荒れ具合を予測することである。これは機関投資家のリスク回避に役立つ。特に年金基金は株式に積極的に投資している。株式市場が今後荒れると予測できれば、現金比率を高めることでリスク回避に役立つ。本研究では、日経平均VIの予測に当たり、トピックと感情の両方を同時に解釈する手法を開発した。検証の結果、パフォーマンスも良く、我々のモデルの有効性が確認できた。
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