電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-4-14
経済レポートの極性情報と日経平均株価との関係
○堀口幸大・柴田慎一(大同大)・木村春彦(金沢大)
近年、膨大な情報から将来の株価を予測する研究が活発であり、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、テキストマイニングなどを用いた株価予測がある。本研究では政府が発行する経済レポートのテキスト情報に着目し、経済レポートから極性情報を抽出し,株価予測に使用するパラメータとして用いることを目的としている。株価に影響のある経済レポートとして日本銀行が発行する金融経済月報を用い、テキストマイニングより抽出された極性情報と日経平均株価との関係について調べた。その結果、抽出された経済レポートの極性情報と日経平均株価終値のひと月先の値との相関係数の値がラグの無い相関係数よりも上昇していることが分かった。