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\Volume{24}
\Number{4}
\Month{September}
\Year{2017}

\received{2016}{10}{20}
\revised{2017}{2}{28}
\accepted{2017}{5}{10}

\setcounter{page}{547}

\jtitle{株式価格情報を用いた金融極性辞書の作成}
\jauthor{五島　圭一\affiref{Author_1} \and 高橋　大志\affiref{Author_2}}
\jabstract{
本研究では，金融分野に特化した極性辞書の作成を目的とし，ニュースデータと株式価格データから極性辞書の作成を行う．株式価格情報から単語のポジティブ／ネガティブの情報を獲得するため，ニュース記事が言及している銘柄の株式価格変動を算出する．株式価格変動をニュース記事の教師情報として，教師あり学習を行ったのち，学習器から単語の極性情報を抽出することで，単語に対して重み付き極性値の付与を試みた．そして，作成した極性辞書を用いて，学習に用いたメディアのニュース記事分類と他メディアのニュース記事分類を行うことにより，本研究手法の有効性を検証した．検証の結果，ニュース記事配信日の株式リターンに関して，将来のニュース記事を分類できること，また，異なるメディアのニュース記事も分類できることを示した．一方で，ニュース記事配信日から2営業日以上離れると，ニュース記事分類が困難であることが示された．
}
\jkeywords{極性辞書，ニュースアナリティクス，株式市場}

\etitle{Building a Sentiment Dictionary for News Analytics \\
	using Stock Prices}
\eauthor{Keiichi Goshima\affiref{Author_1} \and Hiroshi Takahashi\affiref{Author_2}} 
\eabstract{
	This paper proposes a method of building a sentiment dictionary using only news and stock price data for textual analysis in finance. To obtain word polarity from stock price fluctuations, we calculate stock price returns following announcements of news articles. We constructed learners with support vector regression, using stock price returns as supervised labels of news articles, and built a sentiment dictionary by extracting word polarity from learners. Furthermore, we examined whether our sentiment dictionary is effective in classifying news articles as negative or positive. We found that our sentiment dictionary is also effective in classifying news articles provided by other news media other than news media we employed in constructing the algorithm. In addition, we found that it is difficult to classify news articles on a date that is two trading days away from the news announcement date.
	}
\ekeywords{Sentiment Dictionary, News Analytics, Equity Market}

\headauthor{五島，高橋}
\headtitle{株式価格情報を用いた金融極性辞書の作成}

\affilabel{Author_1}{東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻}{Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology}
\affilabel{Author_2}{慶應義塾大学大学院経営管理研究科}{Graduate School of Business Administration, Keio University}



\begin{document}
\maketitle


\section{はじめに}

投資家は，資産運用や資金調達のために数多くの資産価格分析を行っている．とりわけ，ファイナンス理論の発展と共に，過去の資産価格情報や決算情報などの数値情報を用いた分析方法は数多く報告されている．しかしながら，投資家にとって，数値情報だけでなく，テキスト情報も重要な意思決定材料である．テキスト情報には数値情報に反映されていない情報が含まれている可能性があり，テキスト情報の分析を通じ，有用な情報を獲得できる可能性がある．そのため近年，これまで数値情報だけでは計測が困難であった情報と資産価格との関連性の解明への期待から，経済ニュースや有価証券報告書，アナリストレポート，インターネットへの投稿内容などのテキスト情報を用いた様々な資産価格分析がなされている\cite{Kearney2014,Loughran2016}．本研究では，これらファイナンス分野及び会計分野の研究に用いるための金融分野に特化した極性辞書の作成を試みる．

テキスト情報の分析を行う際には，テキスト内容の極性（ポジティブ or ネガティブ）を判断する必要がある．極性辞書を用いた手法は，この課題を解くための主流の方法の一つである．極性辞書によるテキスト分析は，キーワードの極性情報を事前に定義し，テキスト内容の極性を判断することで分析が行われる．ファイナンス分野及び会計分野の研究では，極性辞書による分析が標準的な手法となっている．

極性辞書が標準的な手法となっている理由の一つとして，どの語句や文が重要であるかが明確であり，先行研究との比較が容易である点が挙げられる．また，金融実務の観点からすると，テキスト情報を利用して資産運用や資金調達をする際には株主や顧客への説明責任が必要であるという事情がある．そのため，内部の仕組みがブラックボックス化してしまう機械学習よりも，重要な語句や文が明確である極性辞書の方が説明が容易であることから，好まれる傾向がある．

極性辞書には，General Inquirer\footnote{http://www.wjh.harvard.edu/{\textasciitilde}inquirer/}やDICTION\footnote{http://www.dictionsoftware.com/}などの心理学者によって定義された一般的な極性辞書や金融分野に特化したオリジナルの極性辞書\footnote{金融分野に特化した極性辞書として，Loughran and McDonald Sentiment Word Lists (http://www3.nd.edu/\linebreak[2]{\textasciitilde}mcdonald/Word\_Lists.html)がある．}が用いられる．金融分野では，独自の語彙が用いられる傾向があることから，\citeA{Henry2008}や\citeA{Loughran2011}では，金融分野に特化した極性辞書を用いることで分析精度が上がるとの報告がなされている．

しかしながら，金融分野に特化した極性辞書を作成するためには，人手によるキーワードの選択と極性の判断が必要であり，評価者の主観が結果に大きく影響するという問題点が存在する．また，価格との関連性の高いキーワードも，年々変化することが想定される．例えば，新たな経済イベントの発生や資産運用の新手法などがあれば，その都度キーワードの極性情報を更新する必要があり，専門家による極性判断を要することとなる．自然言語処理におけるブートストラップ法をはじめとする半教師あり学習を用いる方法はあるものの，これも最初に選択するキーワードによって，分析結果に大きな影響を与えてしまうことなる．そこで，これら問題点に対する解決策の一つとして，本研究では人手による極性判断を介さずに，ニュースデータと株式価格データのみを用いて極性辞書を作成する方法論を提示する．

株式価格データを用いて日本語新聞記事を対象に，重要語の抽出を試みた研究報告として，\citeA{Ogawa2001}や\citeA{Chou2008}，\citeA{Hirokawa2010}などがあるものの，これらは，株式価格情報からマーケット変動を十分に調節できていない．具体的には，株式固有のリスクを調節できていない．例えば，同じ銘柄であっても時期によって株式が有するリスクプレミアムに違いがあり，リスクに伴う株式価格変動が荒い時期と穏やかな時期があり，株式リターンが一見同じであっても，そこから得られる情報は異なることが広く知られている\cite{Campbell2003}．また，異なる銘柄について同様である．リスクに伴う株式価格変動が荒い銘柄と穏やかな銘柄があり，株式リターンが一見同じであっても，そこから得られる情報は異なることも広く知られている\cite{Campbell2003}．加えて，新聞記事には必ずしも資産価格変動と関連性の高い新鮮な内容のみが記述されているだけではない．

本研究では，これら問題点も考慮し，なおかつ，金融市場における資産価格形成と関連性の高いメディアである日経QUICKニュースを用いて，重み付き属性値付きキーワードリスト（以下，本稿では「重み付き属性値付きキーワードリスト」のことを単に「キーワードリスト」と記述する．）の作成を行う．さらに，作成したキーワードリストによってどの時点でのニュース記事を分類できるかを，キーワードリストの作成に用いた日経QUICKニュースと他メディアであるロイターニュースの分類を通じて検証する．次章は，本分析で用いるデータに触れ，3章ではキーワードリストの作成方法，4章ではキーワードリストを用いた分類検証を記す．5章は，まとめである．


\section{データ}

\subsection{マーケットデータ}

本研究では，株式価格情報からキーワードの極性評価を行うために，個別銘柄の株式リターンとリスクファクター・リターンのデータを用いた．個別銘柄の株式リターンとして，Thomson Reuters Datastreamから，トータルリターンの日次データを用いた．トータルリターンとは，株式の価格変動に加え，株式の配当も含めた株式の収益率のことを指す．

また，リスクファクター・リターンのデータは，株式会社金融データソリューションズが提供する日本版Fama-Frenchベンチマークからマーケットリターン($Rm$)，リスクフリーレート($Rf$)，バリューファクター・リターン($HML$)，サイズファクター・リターン($SMB$)の日次データを使用した．マーケットリターンは東証1部及び2部における全銘柄の時価総額加重平均配当込みの収益率，リスクフリーレートは新発10年国債利回りであり，バリューファクター・リターン及びサイズファクター・リターンは，\citeA{Fama1993}や\citeA{Kubota2007}において定義された方法によって算出された簿価時価比率のリスクファクター及び時価総額のリスクファクターである．


\subsection{ニュースデータ}

株式価格からキーワードリストを作成するためのニュースデータには日経QUICKニュースを用いた．日経QUICKニュースは，株式会社日本経済新聞社と株式会社QUICKの許諾を受けて使用した．日経QUICKニュースは，日本経済新聞社とQUICK社によって投資家向けに専用の端末を通じて配信されるニュースである．このニュースデータに対して，株式会社金融工学研究所が付与したタグ情報を利用した．日経QUICKニュースの利用したタグ情報は，「ニュース記事の配信日付」・「ニュース記事本文に含まれるキーワード」・「対象ニュース記事と関連する主要銘柄名（証券コード）」である．

また，本研究手法によって得られたキーワードリストをもとに，ニュース記事分析をするためのニュースデータとして，日経QUICKニュースに加えて，異なるメディアに対してもキーワードリストの有効性を検証するために，ロイターニュースを用いた．ロイターニュースは，世界で最も広く知られたニュース提供会社の一つであるトムソンロイター社が配信しているニュースである．ロイターニュースの利用したタグ情報は，「ニュース記事の配信日時」・「対象ニュース記事と関連する銘柄名（証券コード）」を利用した．日経QUICKニュースとロイターニュースは，どちらも日本語で書かれたニュース記事を分析対象としている．これらニュースデータの一部は，日本経済新聞社やトムソンロイター社のウェブページから閲覧することが出来るが，本研究では，機関投資向けの専用端末を通じて24時間配信される全経済ニュースを分析に用いる．

日経QUICKニュースとロイターニュースは，各団体が発信する一次情報に比べると，各メディアの記者やアナリストによる情報の取捨選択が行われており，社会や市場に対して相対的に重要な情報が含まれていると考えられる．また，日本証券市場に参加している多くの（機関）投資家が閲覧するメディアであることから，新聞や雑誌のニュースに比べ，経済イベントからニュース記事配信までのラグが小さく，金融市場における資産価格形成との関連性が高い新鮮な内容であることが想定される．


\subsection{ニュースデータの前処理}

ここでは，分析を行う前のデータ整形を記述する．本研究の分析対象期間は，2008年から2011年までとした．日経QUICKニュースは，2008年から2011年までの間に配信された719,633本のニュース記事を，ロイターニュースは，2009年から2011年までの間に配信された395,819本のニュース記事を，極性辞書の作成及び作成した極性辞書による分類検証に用いる．

はじめに，ニュース記事配信日の調整を行う．日経QUICKニュースとロイターニュースは東京証券取引所の休業日に配信されたニュース記事に関して，翌営業日に配信されたニュース記事として分析を進めた．また，ロイターニュースは秒単位でのタイムスタンプ情報を獲得できたため，大引けの15時以降に配信されたニュース記事は翌営業日に配信されたニュース記事として分析を進めた．例えば，2016年9月3日は土曜日なので，この日に配信されたニュース記事は翌営業日である2016年9月5日に配信されたニュース記事として扱い，2016年9月1日16時に配信されたニュース記事は取引所が閉まった後に配信されたものなので，翌営業日である2016年9月2日のニュース記事として扱うということである．これらの調整は，マーケットが閉まっている間に配信されたニュース記事内容は，直後の営業日において株式価格に反映されると仮定したためである．

次に，ニュース記事の選別を行う．本研究では，タグ情報（証券コード）をもとに東証一部上場企業と関連するニュース記事を抽出した．東証一部に鞍替えした銘柄は，鞍替え前のニュース記事も分析対象としている．また，後述のイベントスタディ分析において推定ウィンドウ及びイベントウィンドウを確保できる，すなわち，ニュース記事が配信される140営業日前から10営業日後までにおいて株式価格データが取得できる銘柄のニュース記事のみを分析対象としている．

日経QUICKニュースの選別は，ニュース記事の本文を分析対象としたため，「ニュース記事本文に含まれるキーワード」が付与されていないニュース記事は使用しなかった．ロイターニュースの選別についても同様にヘッドラインのみのニュース記事は分析対象外とし，さらに，第一報のニュース記事のみを分析対象とするため，再送記事と訂正記事は分析対象外とした．加えて，本研究ではニュース記事のテキスト情報に注目したため，決算情報や社債の発行要項，テクニカルデータなどの数値情報のみのニュース記事についても分析対象外としている．また，複数の銘柄の内容について報じているニュース記事は，関連する銘柄数の分だけニュース記事を増やし，一つのニュース記事に一つの銘柄を対応付け，分析を進めた．日経QUICKニュースはタグ情報（証券コード）を基に主要銘柄を一つに絞ることが出来たが，ロイターニュースは絞ることが出来なかったため，一つのニュース記事から複数銘柄の株式価格変動の観察を行っている．しかしながら，厳密には，ニュース記事の内容を加味して分析することが望ましいと考えられる．分析手法の改善は今後の課題である．

選別後のそれぞれのニュース記事数は，表\ref{news}に示す．ロイターニュースは，延べニュース記事数を表している．延べニュース記事数とは，一つのニュース記事に複数の証券コードタグが付随している場合，重複して計数した値である．また，カッコ内はニュース記事が報じている内容と関連する銘柄の異なり数を表している．
\begin{table}[t]
\caption{ニュース記事数}
\label{news}
\input{02table01.txt}
\end{table}

また，選別後の日経QUICKニュースのタグ情報から取得できたキーワード数（異なり数・延べ数）は，表\ref{tag}に示す．ここで得られたキーワードが本研究のキーワードリストのもとになる．

\begin{table}[t]
\caption{キーワード数}
\label{tag}
\input{02table02.txt}
\end{table}


\section{キーワードリストの作成方法}

\subsection{作成手順の概略}

ここでは，ニュースデータと株式価格データからキーワードリストを作成する方法論の手順の概略を記す．はじめに，株式価格情報からイベントスタディ分析によって，各ニュース記事へ教師スコアを付与をする．次に，ニュースデータに付与されているキーワードをもとに，ニュース記事内容をbag-of-wordsによってベクトルで表現する．最後に，サポートベクター回帰(SVR; Support Vector Regression) \cite{Bishop2012}によって教師あり学習を行ったのち，学習器から各キーワードの極性情報を抽出することで，キーワードリストの作成を試みた．3.2節及び3.3節において，それぞれの作成方法の詳細を記述する．


\subsection{株式価格データからニュース記事への教師スコアの付与}

本研究手法の想定する二つの仮定を記述する．一つ目は，ニュースが報じられたことによって，株式価格が変動した場合である．ある銘柄の株式価格が上昇した場合，それは投資家がニュース記事を見て，銘柄に対してポジティブな感情を持ち，高値をつけたと考える．逆に，株式価格が下落した場合は，ネガティブな感情を持ち，安値をつけたと考える．そのため，株式価格変動にはニュース記事の内容のポジティブ／ネガティブの情報が含まれていることが想定される．二つ目は，ある銘柄の株式価格の変動を受けて，その概況がニュースとして報じられた場合である．株式価格が上昇したときに報じられたニュース記事にはポジティブな内容，株式価格が下落したときに報じられた場合にはネガティブな内容が記述されていると考える．この場合にも，株式価格変動にはニュース記事の内容のポジティブ／ネガティブの情報が含まれていることが想定される．いずれの場合においても，株式価格変動の大きさは，ニュース記事内容のポジティブ／ネガティブと密接な関係があることが想定される．

そこで，本研究ではイベントスタディ分析の枠組みによって，株式価格データからニュース記事への教師スコアの付与を試みた\cite{Campbell2003}．イベントスタディ分析とは，経済上のイベントが株式価値にどのような影響を与えるかを測定する方法論であり，各銘柄と各時期の共変動リスクを調整した株式価格変動である異常リターンを算出するために用いた．異常リターンの概念図を，図\ref{異常リターンの概念図}に示す．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{24-4ia2f1.eps}
\end{center}
\caption{異常リターンの概念図}
\label{異常リターンの概念図}
\end{figure}

具体的な算出手順は以下の通りである．

\begin{enumerate}
\item はじめに，ニュース記事${i}$ごとにイベント日，推定ウィンドウ，イベントウィンドウを設定する．ニュース記事への教師スコアの付与は，イベント日はニュース記事配信日，推定ウィンドウはニュース記事配信日の140営業日前から21営業日前までの120営業日間，イベントウィンドウはニュース記事配信日当日からその翌日までとした．本研究では，日数は東京証券取引所の営業日をもとに計数している．図\ref{本研究の設定}は，本研究の設定を図示したものである．例えば，2016年9月1日に配信されたニュース記事であれば，イベント日は2016年9月1日であり，推定ウィンドウは2016年2月5日から2016年8月2日までの120営業日間であり，イベントウィンドウは2016年9月1日から2016年9月2日まで2営業日間となる．

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{24-4ia2f2.eps}
\end{center}
\caption{本研究の設定}
\label{本研究の設定}
\end{figure}

 \item 次に，推定ウィンドウにおいて，各ニュース記事${i}$に関連する銘柄に関して，Fama-Frenchの3ファクターモデルによって，切片及び各リスクファクターに対する感応度を算出する．Fama-Frenchの3ファクターモデルは，
\begin{equation}
R_{i}[t] - Rf[t] =\alpha_{i}+\beta^{M}_{i} (R_{M}[t] - Rf[t]) +\beta^{SMB}_{i} SMB[t]+\beta^{HML}_{i} HML[t]+\varepsilon_{i}[t],
\end{equation}
にて定義される\cite{Fama1993}\footnote{小型株効果$SMB$と割安株効果$HML$を考慮することで，どのくらいモデルの寄与率が上がるか，トヨタ自動車・本田技研工業・日産自動車の三社の株価を例に，2010年1月から2015年5月のデータを用いて示す．$SMB$と$HML$を追加したとき，自由度調整済み決定係数がそれぞれ，トヨタ自動車：0.68→0.70，本田技研工業：0.60→0.62，日産自動車：0.54→0.56となる．}．$R_{i}$はニュース$i$と関連する銘柄の株式リターン，$Rf$はリスクフリー・レート，$R_{M}$はマーケット・リターン，$SMB$はサイズファクター・リターン，$HML$はバリューファクター・リターン，$\varepsilon_{i}$は誤差項を表しており，このモデルを用いることで，マーケット全体の価格変動の影響のほかに，小型株効果及び割安株効果の共変動の影響を取り除いている．また，$[t]$はイベント日からの日数を表しており，例えば，$R_{i}[-100]$であればニュース記事配信日の100営業日前のニュース記事$i$と関連する銘柄の株式リターンを表し，$SMB[+1]$であればニュース記事配信日の 1 営業日後のサイズファクター・リターンを表す．モデルのパラメータ($\alpha_{i}, \beta^{M}_{i}, \beta^{SMB}_{i}, \beta^{HML}_{i}$)が切片及び各リスクファクターに対する感応度であり，推定ウィンドウにおいてこれらパラメータを推定する．推定は最小二乗法による線形回帰によって行われる．

\item 3番目に，推定したパラメータを用いて，イベントウィンドウにおける日次の異常リターン($AR$; Abnormal Return)と累積異常リターン($CAR$; Cumulative Abnormal Return)を算出する．ニュース記事${i}$のイベントウィンドウにおける$t$日の異常リターン$AR_{i}[t]$は，
\begin{equation}
AR_{i}[t]=R_{i}[t]- \bigl( \alpha_{i}+\beta^{M}_{i} (R_{M}[t] - Rf[t]) +\beta^{SMB}_{i} SMB[t]+\beta^{HML}_{i} HML[t] \bigr),
\end{equation}
によって算出される．すなわち，異常リターンとはイベントウィンドウにおいて実際に実現したリターン ($R_{i}[t]$) から，イベントが起きなかった時に達成されていたであろうと期待されるリターンである正常リターン ($\alpha_{i}+\beta^{M}_{i} (R_{M}[t] - Rf[t]) +\beta^{SMB}_{i} SMB[t]+\beta^{HML}_{i} HML[t]$) を差し引いた値である．続いて，イベントウィンドウにおける$t_{1}$日から$t_{2}$日までの累積異常リターン$CAR_{i}[t_{1},t_{2}]$は，
\begin{equation}
CAR_{i}[t_{1},t_{2}] = \sum_{t = t_{1}}^{t_{2}}{AR_{i}[t]},
\end{equation}
と算出される．本研究ではニュース記事に対する教師スコア付与のために，ニュース記事配信日の当日から1営業日後までの2営業日間の累積異常リターンである$CAR[0,+1]$を算出する．

\item 最後に，累積異常リターン$CAR_{i}[t_{1},t_{2}]$を過去の株式価格変動を用いて標準化する．具体的には，ニュース記事${i}$ごとに，$t_{3}$日から$t_{4}$日までの$L$日間の推定ウィンドウにおけるFama-Frenchの3ファクターモデルの残差${e_{i}}$の標準偏差$\sigma_{e_{i}}[t_{3},t_{4}]$を，
\begin{multline}
 \sigma_{e_{i}}[t_{3},t_{4}]  = \biggl(\frac{1}{L - k}\sum_{t = t_{3}}^{t_{4}}\Bigl(R_{i}[t]- \bigl(\alpha_{i}+\beta^{M}_{i} (R_{M}[t] - Rf[t]) \\
	{} +\beta^{SMB}_{i} SMB[t]+\beta^{HML}_{i} HML[t]\bigr)\Bigr)^{2}\biggl)^{\frac{1}{2}},
\end{multline}
によって算出する．ここで$k$はモデルのパラメータ数を表している．本研究では，$L=120$，$k=4$として，$\sigma_{e_{i}}[-140,-21]$を算出する．そして，累積異常リターン$CAR_{i}[t_{1},t_{2}]$を，
\begin{equation}
SCAR_{i}[t_{1},t_{2}] = \frac{CAR_{i}[t_{1},t_{2}]}{\sigma_{e_{i}}[t_{3},t_{4}] },
\end{equation}
とすることで，標準化された累積異常リターン($SCAR$; Standardized Cumulative Abnormal Return)が算出される．本研究においては，ニュース記事配信日の当日から1営業日後までの標準化された累積異常リターン$SCAR_{i}[0,+1]$を，ニュース記事内容と関連する株式価格変動とし，ニュース記事の教師スコアとした．

\end{enumerate}

すべてのニュース記事に対して，(1)から(4)までのプロセスを経ることで，時期の違いと銘柄間の違い，共変動の影響を調整した教師スコアである$SCAR[0,+1]$を算出している．


\subsection{ニュース記事内容のベクトル表現方法とキーワードの極性評価}

ここでは，ニュース記事内容のベクトル表現方法とキーワードの極性評価を記述する．ニュースデータに付与されているキーワードをもとに，ニュース記事内容をbag-of-wordsによってベクトルで表現する．日経QUICKニュースには，ニュース記事の内容を表すキーワード群が付与されており，それらをニュース記事のベクトルの特徴量とした．キーワード数は表\ref{tag}を参照されたい．例えば，あるニュース記事Aに，「続落」，「原油高」，「懸念」の 3 つのキーワードが付与されているとき，ニュース記事Aは前述の 3 つのキーワード特徴量の値は1となり，他のキーワード特徴量の値は0となるようなベクトルとなる．

加えて，ニュース記事に付与されたキーワードの数を考慮するために，各ニュース記事のキーワードベクトルを作成した後，ベクトルの長さが1になるように次式によって各特徴量の調整を行った．
\begin{equation}
\frac{1}{\sqrt{x_{i}}}
\end{equation}

ここで，$x_{i}$はニュース記事${i}$の特徴量数を表す．キーワードの極性評価は，前節の方法にて算出した教師スコアをニュース記事ベクトルに紐付け，入力($X$)をbag-of-wordsのベクトル，出力($Y$)を$SCAR[0,+1]$として，SVR（＋線形カーネル）によって学習器を作成する\footnote{非常に少数であるが，同日に同一銘柄に関して，良いニュースと悪いニュースのどちらも配信されるケースがある．本研究では，これらを無視して同一のリターンを出力するような学習器を作成している．手法の改善は，今後の課題である．}．そして，学習器から法線ベクトルを各キーワードの極性情報と見なして抽出することで，キーワードリストの作成を試みた．法線ベクトルを抽出せず，直接テストデータへスコアを付与することは可能であるが，本研究では極性辞書の作成を研究目的としているため，あえて行っている．パラメータチューニングに関しては，10分割の交差検定を繰り返し，平均二乗誤差が最小になるようなハイパーパラメータを決定している．


\subsection{作成したキーワードリスト}

本研究手法によって得られたキーワードリストとその極性値を表\ref{findic}に示す．2008年は13,806，2009年は13,893，2010年は14,019のキーワードに対して極性値が振られている．表\ref{findic}は，各年のポジティブキーワードとネガティブキーワードとして，特徴量に対する重みの大きいあるいは小さいキーワードをそれぞれ上位30位までのキーワードを抽出し，記載したものである．つまり，これらは株式価格変動との関連性の高いニュース記事内のキーワードであり，重みがプラス方向に大きければ大きいほど，株式価格の値上がりの時によく現れていることを示しており，逆に，重みがマイナス方向に大きければ大きいほど，株式価格の値下がりのときによく現れていることを示している．

\begin{table}[p]
\begin{center}
\rotatebox{90}{
\begin{minipage}{571pt}
\caption{本研究手法によって作成したキーワードリスト}
\label{findic}
\input{02table03.txt}
\end{minipage}}
\end{center}
\end{table}

ポジティブなキーワードとして，「買い」や「上方修正」，「増益」などのキーワード群を，ネガティブなキーワードとして，「嫌気」や「反落」，「悪化」などのキーワード群をそれぞれ獲得することができた．これらのキーワードは一般的にポジティブあるいはネガティブだと想定されるキーワードであり，本研究手法により，ニュースデータと株式価格データを用いてキーワードの極性情報を取り出すことのできる可能性を示すものである．

抽出されたキーワードを見ると，「値上がり」や「急伸」，「続伸」，「反落」，「急落」，「値下がり」などの株式価格の動きを表したキーワードが多く抽出された．そして同時に，「上方修正」，「下方修正」，「資本増強」，「公募増資」，「オーバーアロットメント」などの，会計利益やコーポレートアクションなどと関連するキーワードも抽出された．一方で，「自動車株」や「ハイブリッド車」，「事務所」など極性を持つと考えにくいキーワードも抽出された．これは年によって特定の経済イベントが頻出したためだと考えられる．長期間のデータを用いれば，改善できる可能性があり，今後の課題である．


\subsection{英文用の金融極性辞書との比較}

ここでは，作成したキーワードリストと英文用の金融極性辞書との比較を行う．和文では，入手可能な金融用の極性辞書は存在しないため，英文用の金融極性辞書と比較を通じて，抽出した単語の極性情報の評価を試みる．筆者が直接単語の極性情報を評価することは可能であるが，恣意的な評価を避けるために行っている．英文用の金融極性辞書には，Loughran and McDonald Sentiment Word Lists\footnote{http://www3.nd.edu/{\textasciitilde}mcdonald/Word\_Lists.html}（以下，LM辞書と略表記する．）を用いた\cite{Loughran2011}．LM辞書は，Form 10-K\footnote{日本では，有価証券報告書に相当する文書である．}の分析用に開発された極性辞書であり，金融関連の英文テキストの分析に広く用いられている．LM辞書には，ポジティブな英単語が354語，ネガティブな英単語が2,355語，それぞれ収録されおり，これら単語との比較を行う．具体的な評価手順は以下の通りである．

\begin{table}[b]
\caption{英文用の金融極性辞書との比較結果}
\label{comparison}
\input{02table04.txt}
\end{table}

はじめに，Google翻訳\footnote{https://translate.google.com/}によって，LM辞書に記載されている単語を和訳する．次に，本研究のキーワードリストとLM辞書のどちらにも記載されている単語を抽出する．3番目に，抽出した単語の極性情報を比較する．このとき，LM辞書は単にポジティブ／ネガティブの二値なのに対して，本研究のキーワードリストは重み付き属性値であるため，LM辞書に収録されているポジティブな単語群及びネガティブな単語群がどのような重み付き属性値を取っているかを考察することで評価を行う．表\ref{comparison}は，比較結果をまとめたものである．

2008年と2009年では，ポジティブな単語群は平均値（重み付き属性値）がプラスで，ネガティブな単語群はマイナスの傾向はあるもの，2010年ではその傾向は見られない．また，表\ref{findic}と比較すると，重み付き属性値は0付近の値を取っており，LM辞書に記載されている単語は本研究のキーワードリストの重み上位に出てくる単語とのオーバーラップは少ないことが伺える．

LM辞書ではポジティブな単語であるのに対して，どの年においても，本研究の重み付き属性値がマイナスになった単語として，「leadership （リーダーシップ）」，「transparency （透明性）」があった．また，LM辞書ではネガティブな単語であるのに対して，どの年においても，本研究の重み付き属性値がプラスになった単語として，「delisting （上場廃止）」，「rationalization （合理化）」，「antitrust （独占禁止法）」，「challenge （チャレンジ）」，「conciliation （和解）」などがあった．このような単語が抽出された原因として，文脈を見なければならない単語であることや英文と和文とでは用いられ方が異なる単語で直訳しただけでは上手く評価できない可能性がある．次章では，作成したキーワードリストをもとにニュース記事の分類を行うことで有効性を検証する．


\section{キーワードリストを用いた分類検証}

\subsection{ニュース記事の分類}

本章では，本研究手法によって作成したキーワードリストをもとにニュース記事の分類を行い，分類した各ニュース記事クラスのニュース記事配信日付近の株式リターンの推移を観察することで，キーワードリストの有効性を検証する．そこではじめに，前章のキーワードリストをもとに，日経QUICKニュース及びロイターニュースを5つのクラス (Very Positive・Positive・Neutral・Negative・Very Negative) に分類する．

\begin{table}[b]
\caption{学習データと評価データの対応表}
\label{valuation}
\input{02table05.txt}
\end{table}

本分析では，前年の日経QUICKニュースと株式価格から得られたキーワードリストを用いて，翌年のニュースの分類を試みる．
学習データと評価データの対応表は表\ref{valuation}に示す．

例えば，2009年に配信されたニュース記事の分類は，2008年の日経QUICKニュースデータとマーケットデータを用いて作成したキーワードリストをもとに分類をする．同様に，2010年に配信されたニュース記事は，2009年のデータを用いて作成したキーワードリストを用いる．これは，ニュース記事配信時点での将来情報を用いないようにするためである．

さらに，経済・金融分野に特化していない一般的な極性辞書との比較を行うため，テキストの評判分析に広く用いられる日本語評価極性辞書（名詞編）{\kern-0.5zw}\footnote{http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/index.php?Open\%20Resources\%2FJapanese\%20Sentiment\%20Polarity\%20\linebreak[2]Dictionary} \cite{Higashiyama2008}を用いて同様にニュース記事の分類を行う．

本研究では，キーワードリストをもとに，各ニュース記事内に出現するキーワードを計数し，極性を表す重みで掛け合わせた値を，計数したキーワード数で割ることでニュース記事のスコアを算出した．日本語評価極性辞書は，pとnのラベルが付与されているキーワードを用いて同様にニュース記事のスコアを算出した．重みは，pを+1，nを$-1$とした．

ここで，キーワードを重複して計数しないように，あらかじめニュース記事を形態素解析\footnote{形態素解析には，MeCab (http://taku910.github.io/mecab/)を用いた．システム辞書にはIPA辞書を用いた．また，ユーザ辞書として，ニュース記事の分類を行う際のキーワードリスト（本研究で作成したキーワードリストあるいは日本語評価極性辞書）を追加している．}を行ってわかち書きをした後，キーワードの計数を行っている．具体的には，ニュース記事$i$のスコアは以下の数式で表される．
\begin{equation}
Score_{i} = \frac{\sum_{k=1}^{n}TF_{w_{k}}\times Weight_{w_{k}}}{\sum_{k=1}^{n}TF_{w_{k}}}
\end{equation}
ここで，$Score_{i}$はニュース記事$i$のスコア，$TF_{w_{k}}$は本研究のキーワードリストあるいは日本語評価極性辞書に定義されている$k$番目のキーワード$w_{k}$がニュース記事内に出現した頻度，$Weight_{w_{k}}$はキーワード$w_{k}$の極性度合いを表す実数値，$n$は本研究のキーワードリストあるいは日本語評価極性辞書に定義されているキーワード数を表す．ここで，本研究のキーワードリストあるいは日本語評価極性辞書に定義されたキーワードが存在しないニュース記事は，スコアが定義されないため分析からは除外した．

そして，各ニュース記事のスコアを上式によって算出した後，次式によって年ごとにニュース記事のスコアを標準化した．
\begin{equation}
Z\mathchar`-Score_{i} = \frac{Score_{i} - \overline{Score}}{s_{Score}}
\end{equation}
ここで，$\overline{Score}$と$s_{Score}$は年ごとのスコアの標本平均値と標本標準偏差を表す．そして，標準化されたスコア$Z$-$Score_{i}$をもとに，ニュース記事を5分割する．具体的には，標準化されたニュース記事のスコアが，$Z\text{-}Score_{i} >= 2$となるとき，とても良い内容が記述されている$ニュース記事クラス_{Very\,Positive}$に，$2 > Z\text{-}Score_{i} >= 1$となるとき，良い内容が記述されている$ニュース記事クラス_{Positive}$に，$1 > Z\text{-}Score_{i} > -1$となるとき，中立な内容が記述されている$ニュース記事クラス_{Neutral}$に，$-1 < Z\text{-}Score_{i} =< -2$となるとき，悪い内容が記述されている$ニュース記事クラス_{Negative}$に，$Z\text{-}Score_{i} = < -2$となるとき，とても悪い内容が記述されている$ニュース記事クラス_{Very\,Negative}$に分類した．

\begin{table}[b]
\caption{各ニュース記事クラスのスコアの要約統計量}
\label{score_findic}
\input{02table06.txt}
\end{table}

以上の手順によって本研究手法から得られたキーワードリスト及び日本語評価極性辞書を用いて分類した日経QUICKニュースとロイターニュースの各ニュース記事クラスのスコアの要約統計量に関して，評価データ3年分をまとめたものを表\ref{score_findic}に示す．

日本語評価極性辞書を用いて分類した場合，日経QUICKニュース及びロイターニュースのどちらも，Very Positiveに分類されたニュース記事は一つも存在しなかった．そのため，日本語評価極性辞書によって分類したニュース記事クラスに関しては，以降の分析からはVery Positiveは除外して進める．また，日本語評価極性辞書に定義されたキーワードを含まず，スコアが付与されなかったニュース記事数は，日経QUICKニュースは5,201，ロイターニュースは753の事例が存在し，相対的に本研究のキーワードリストよりも多いことが分かる．


\subsection{分類検証における各種指標}

ここでは次節以降の分類検証における各種指標の詳細な記述を行う．本研究では，キーワードリストによって分類されたニュース記事のクラスごとにニュース記事配信日の10営業日前から10営業日後までの株式リターンの推移を観察することで，本研究のキーワードリストの有効性を検証する．具体的には，二種類の株式リターンに関する指標を考察する．一つ目は，各ニュース記事クラスの加工していない生の平均株式リターン($\overline{R}$; Average Return)及び累積平均株式リターン($\overline{CR}$; Cumulative Average Return)である．ある日$t$におけるニュース記事クラス$j$の$\overline{R_{j}}[t]$と$\overline{CR_{j}}[t_{1},t_{2}]$の算出方法は以下の通りである．
\begin{gather}
\overline{R_{j}}[t] = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}{R_{i}[t]}, \\
\overline{CR_{j}}[t_{1},t_{2}] = \sum_{t = t_{1}}^{t_{2}}\overline{R_{j}}[t].
\end{gather}

ここで，$N$はニュース記事クラス$j$に分類されたニュース記事数である．二つ目は，各ニュース記事クラスの平均異常リターン($\overline{AR}$; Average Abnormal Return)及び累積平均異常リターン($\overline{CAR}$; Cumulative Average Abnormal Return)である．$\overline{AR}$及び$\overline{CAR}$は，イベントスタディ分析によってマーケット全体の価格変動の影響のほかに，小型株効果と割安株効果に関する共変動の影響を調整した株式リターンである．ニュース記事クラス$j$の$\overline{AR_{j}}[t]$と$\overline{CAR_{j}}[t_{1},t_{2}]$は，3.2節にて記述した手順によってニュース記事クラス$j$に分類されたニュース記事$i$ごとに$AR_{i}[t]$と$CAR_{i}[t_{1},t_{2}]$を算出した後，それぞれ平均値を算出することで求められる．算出方法は，以下の式によって算出される．
\begin{gather}
\overline{AR_{j}}[t] = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}{AR_{i}[t]}， \\
\overline{CAR_{j}}[t_{1},t_{2}] = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}{CAR_{i}[t_{1},t_{2}]}．
\end{gather}

イベント日はニュース記事配信日，推定ウィンドウはニュース記事配信日の140営業日前から21営業日前までの120営業日間，イベントウィンドウはニュース記事配信日の10営業日前から10営業日後までの21営業日間とする．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{24-4ia2f3.eps}
\end{center}
\caption{本研究のキーワードリストを用いて分類した各ニュース記事クラスの$\overline{CR}$の推移} 
\label{rawfindic}
\end{figure}


\subsection{ニュース記事配信日付近における株式リターン推移の検証結果}

はじめに，ニュース記事配信日付近における$\overline{R}$と$\overline{CR}$を検証する．本研究手法によって作成されたキーワードリストによって分類した各ニュース記事クラスごとの$\overline{CR}$の推移を考察する．本節では，ニュース記事配信日10営業日前から$t$までの累積平均リターン$\overline{CR}[-10,t]$を$\overline{CR}$と表記する．$\overline{CR}$の推移を図示したものが図\ref{rawfindic}である．図\ref{rawfindic}は，縦軸がニュース記事配信日10営業日前から$t$日までの累積平均株式リターン$\overline{CR}$，横軸がイベント日からの日数$t$を表している．そして，(a)が日経QUICKニュースを，(b)はロイターニュースを分類した結果を図示したものである．また，日経QUICKニュース及びロイターニュースの$\overline{R}$と$\overline{CR}$をまとめたものが表\ref{rawtable}の表である．図と表について，どちらも単位は\%である．

\begin{table}[p]
\rotatebox{90}{
\begin{minipage}{571pt}
\caption{各ニュース記事クラスの平均リターン及び累積平均リターンの推移}
\label{rawtable}
\input{02table07.txt}
\end{minipage}}
\end{table}

図\ref{rawfindic}から，日経QUICKニュース及びロイターニュースに関して，どちらもニュース記事クラスごとに$\overline{CR}$の動きが異なることが見て取れる．特に，ニュース記事配信日においてVery Positiveは大きくプラスに，Very Negativeは大きくマイナスになっている．PositiveとNegativeは，Very PositiveとVery Negativeと比較して，相対的に変動は小さいものの，プラスあるいはマイナスとなっている．そして，Neutralは，ニュース記事配信日に$\overline{CR}$の変化はあまり見られないことが分かった．表\ref{rawtable}から数値を読み取ると，日経QUICKニュースの$\overline{R}[0]$について，Very Positiveは3.21\%，Positiveは1.51\%，Neutralは0.05\%，Negativeは$-1.03$\%，Very Negativeは$-1.94$\%となっていることから，$\overline{R}[0]$の符号と大きさについて分類したクラスと整合的であり，前年の日経QUICKニュースから作成したキーワードリストが翌年の日経QUICKニュースの分類に対して，うまく機能していることを示している．また，ロイターニュースの$\overline{R}[0]$は，Very Positiveは4.72\%，Positiveは3.15\%，Neutralは0.20\%，Negativeは$-1.75$\%，Very Negativeは$-3.85$\%となっていることから，同様に符号と大きさについて分類したクラスと整合的であり，前年の日経QUICKニュースから作成したキーワードリストが翌年のロイターニュースの分類に対しても，うまく機能していることを示している．

そして，ニュース記事配信日から離れると，どのニュース記事クラスも$\overline{CR}$の変化は小さくなることが見て取れる．日経QUICKニュースの$\overline{R}[-1]$について，Very Positiveは0.49\%，Positiveは0.26\%，Neutralは0.01\%，Negativeは$-0.25$\%，Very Negativeは$-0.29$\%であり，$\overline{R}[+1]$について，Very Positiveは0.25\%，Positiveは0.15\%，Neutralは0.01\%，Negativeは$-0.35$\%，Very Negativeは$-0.52$\%である．また，ロイターニュースの$\overline{R}[-1]$について，Very Positiveは0.64\%，Positiveは0.32\%，Neutralは$-0.01$\%，Negativeは$-0.26$\%，Very Negativeは$-0.43$\%であり，$\overline{R}[+1]$について，Very Positiveは0.15\%，Positiveは0.18\%，Neutralは$-0.17$\%，Negativeは$-0.49$\%，Very Negativeは$-0.84$\%である．これらの結果は，符号と大きさは，分類したクラスと整合的であることを示している．しかしながら，その水準は$\overline{R}[0]$よりも小さいことが伺える．

さらに，ニュース記事配信日から2日以上離れると，$\overline{R}[t]$の符号と大きさは，分類したクラスと整合的でない様子が見て取れる．例えば，日経QUICKニュースの$\overline{R}[-2]$ではVery Positiveは0.14\%，Positiveは0.09\%，Neutralは0.03\%，Negativeは$-0.05$\%，Very Negativeは$-0.08$\%であり，$\overline{R}[+2]$では，Very Positiveは$-0.03$\%，Positiveは$-0.02$\%，Neutralは$-0.02$\%，Negativeは$-0.09$\%，Very Negativeは$-0.17$\%である．また，ロイターニュースの$\overline{R}[-2]$では，Very Positiveは0.41\%，Positiveは0.05\%，Neutralは$-0.05$\%，Negativeは$-0.28$\%，Very Negativeは$-0.22$\%であり，$\overline{R}[+2]$では，Very Positiveは$-0.10$\%，Positiveは$-0.08$\%，Neutralは$-0.09$\%，Negativeは$-0.30$\%，Very Negativeは$-0.15$\%である．他のイベントウィンドウにおいても，これらの傾向は同様であることから，本研究のキーワードリストはニュース記事配信日及び前後1営業日の株式リターンに関する極性情報を持つキーワードリストとなっていることを示している．

続けて，日本語評価極性辞書によって分類した各ニュース記事クラスごとの$\overline{CR}$の推移を同様に考察する．$\overline{CR}$の推移を図示したものが図\ref{rawjpdic}である．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{24-4ia2f4.eps}
\end{center}
\caption{日本語評価極性辞書を用いて分類した各ニュース記事クラスの$\overline{CR}$の推移} 
\label{rawjpdic}
\end{figure}

図\ref{rawjpdic}を見ると，日経QUICKニュース及びロイターニュースの$\overline{CR}$の動きは，一部のニュース記事クラスではニュース記事配信日付近において変化が見られるものの，図\ref{rawfindic}と比較すると変化の水準は小さく，また，分類したニュース記事クラスの順序と$\overline{CR}$の順序が整合的でない様子を見て取れる．表\ref{rawtable}の数値を読み取ると，日経QUICKニュースの$\overline{R}[0]$について，Positiveは0.19\%，Neutralは0.28\%，Negativeは$-0.51$\%，Very Negativeは$-0.59$\%となっており，分類したニュース記事クラスの順序と整合的でないことがわかる．ロイターニュースの$\overline{R}[0]$についても，Positiveは1.15\%，Neutralは0.40\%，Negativeは$-0.95$\%，Very Negativeは$-0.82$\%となっていることから，同様の傾向が伺える．また，変化の水準についても，本研究のキーワードリストを用いて分類したニュース記事クラスと比較すると，小さいことが分かる．

これらの傾向は，$\overline{R}[-1]$や$\overline{R}[+1]$でも同様であり，本研究のキーワードリストの方が日本語評価極性辞書よりも，生の株式リターンに関して，うまく分類できていることを示している．

次に，ニュース記事配信日付近における$\overline{AR}$及び$\overline{CAR}$について検証する．$\overline{AR}$及び$\overline{CAR}$は，マーケット全体の価格変動の影響のほかに，小型株効果と割安株効果についても共変動の影響を調整した株式リターンである．本節では，ニュース記事配信日10営業日前からの$t$日までの累積平均異常リターン$\overline{CAR}[-10,t]$を$\overline{CAR}$と表記する．$\overline{CAR}$の推移を図示したものが図\ref{abfindic}であり，$\overline{AR}$と$\overline{CAR}$をまとめたものが表\ref{abtable}である．

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{24-4ia2f5.eps}
\end{center}
\caption{本研究のキーワードリストを用いて分類した各ニュース記事クラスの$\overline{CAR}$の推移} 
\label{abfindic}
\end{figure}

図\ref{abfindic}を見ると，$\overline{CR}$と同様に，ニュース記事クラスの$\overline{CAR}$について，符号と大きさが分類したクラスと整合的であることがわかる．ニュース記事配信日においてVery Positiveは大きくプラスに，Very Negativeは大きくマイナスになっており，PositiveとNegativeは，Very PositiveとVery Negativeと比較して，相対的に変動は小さいものの，プラスあるいはマイナスとなっている．そして，Neutralは変化はあまり見られない．表\ref{abtable}から数値を読み取ると，日経QUICKニュースの$\overline{R}[0]$は，Very Positiveは2.75\%，Positiveは1.19\%，Neutralは0.04\%，Negativeは$-0.79$\%，Very Negativeは$-1.53$\%となっており，また，ロイターニュースの$\overline{R}[0]$は，Very Positiveは4.57\%，Positiveは2.91\%，Neutralは0.25\%，Negativeは$-1.46$\%，Very Negativeは$-3.50$\%となっている．$\overline{R}[-1]$や$\overline{R}[+1]$の符号と大きさについても，変化の水準は小さいものの，分類したクラスと整合的であることが見て取れる．調整済みの株式リターンについても，前年の日経QUICKニュースから作成したキーワードリストを用いて翌年の日経QUICKニュースとロイターニュースを分類できることを示している．$\overline{CAR}$が$\overline{CR}$と比較すると，変化の水準が小さいのは，本研究のキーワードリストが個別銘柄に関して良いあるいは悪いかどうかだけでなく，マーケット全体に関する記述も拾っているためだと考えられる．そして，ニュース記事配信日から2営業日以上離れると，$\overline{AR}[t]$の符号と大きさは分類したクラスと整合的でなく，分類が困難であることが示されている．また，日本語評価極性辞書によって分類した各ニュース記事クラスごとの$\overline{CAR}$の推移を，図示したものが図\ref{abjpdic}である．

図\ref{abjpdic}を見ると，同様に$\overline{CAR}$の動きは，一部のニュース記事クラスではニュース記事配信日付近において変化が見られるものの，その変化の水準は図\ref{rawfindic}と比較すると小さく，また，分類したニュース記事クラスの順序と$\overline{CAR}$の順序が整合的でない様子を見て取れる．表\ref{abtable}からもそれらの傾向が読み取ることが出来る．調整済みの株式リターンについても，本研究のキーワードリストの方が日本語評価極性辞書よりも，うまく分類できていることを示しており，本研究手法によって作成したキーワードリストが日本語評価極性辞書と比較して，金融分野に特化した極性辞書となっていることを示している．

\begin{table}[p]
\rotatebox{90}{
\begin{minipage}{571pt}
\caption{各ニュース記事クラスの平均異常リターン及び累積平均異常リターンの推移}
\label{abtable}
\input{02table08.txt}
\end{minipage}}
\end{table}

株式リターン推移の検証結果のまとめとして，本研究のキーワードリストを用いて分類したニュース記事は，ニュース記事配信日の株式リターンとの関連性が最も高く，符号と大きさは，分類したクラスと整合的である．さらに，ニュース記事配信日 1 営業日前と1営業日後の株式リターンとの関連性も高いことが分かった．とりわけ，生の株式リターンだけでなく，銘柄間の共変動を考慮した株式リターンとの関連性も見られることは，個別銘柄の変動を分類できていることを示している．これらの結果から，本研究手法で作成したキーワードリストがニュース記事の分類に対して有効である可能性を示している．

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{24-4ia2f6.eps}
\end{center}
\caption{日本語評価極性辞書を用いて分類した各ニュース記事クラスの$\overline{CAR}$の推移} 
\label{abjpdic}
\end{figure}

一方で，ニュース記事配信日から2営業日以上離れると，分類したクラスと株式リターンの符号と大きさが整合的でないため，困難であることが示された．すなわち，本研究のキーワードリストはニュース記事配信日及び前後1営業日の株式リターンに関する極性情報を持つキーワードリストとなっていることを示している．また，各ニュース記事クラスは，ニュース記事配信日以前に既に株式価格が変動しており，その変動方向も分類したクラスと整合的であることから，マーケットに対して後追いのニュースが存在することが示唆され，同時に，ニュース記事の内容を起因とし，マーケットが変動するような内容のニュース記事も存在していることが示唆される．さらに，本研究手法によって作成したキーワードリストは，日本語評価極性辞書と比較して金融分野に特化した辞書となっていることが示された．

\begin{table}[b]
\caption{本研究のキーワードリストを用いて分類したニュース記事クラス間の多重比較検定}
\label{ghfindic}
\input{02table09.txt}
\end{table}


\subsection{ニュース記事クラス間の株式リターンの多重比較検定結果}

前節では，本研究のキーワードリストを用いて分類された各ニュース記事クラスが，ニュース記事配信日付近における絶対的な株式リターンがどのように推移するか観察することでキーワードリストの有効性を検証した．ここでは最後に，ニュース記事クラス間の相対的な株式リターンの差を考察することで，キーワードリストの有効性の検証を行う．そのため，各ニュース記事クラス間の株式リターンの平均値の多重比較検定を行った．本節では株式リターンの平均値として，株式価格変動の銘柄間の共変動のノイズが相対的に少ない$\overline{AR}$及び$\overline{CAR}$のみを用いて検定を行った．多重比較検定には，Games-Howell法を用いた\cite{Games1976}．ここでは，$\overline{AR}[0]$，$\overline{AR}[-1]$，$\overline{AR}[+1]$，$\overline{CAR}[-10,-6]$，$\overline{CAR}[-5,-2]$，$\overline{CAR}[+2,+5]$，$\overline{CAR}[+6,+10]$の7つの指標の検定を行う．表\ref{ghfindic}は，日経QUICKニュース及びロイターニュースに対して本研究のキーワードリストを用いて分類した各ニュース記事クラス間の$\overline{AR}$及び$\overline{CAR}$の平均値の差と有意水準をまとめたものである．有意水準は，Games-Howell法を用いて算出した平均値の差の対する有意確率に基づいており，***，**，*はそれぞれ，両側確率で有意水準0.1\%，有意水準1\%，有意水準5\%で差が有意であることを表している．本研究はサンプルサイズが大きく，統計検定における検出力が高いため有意確率に加え，平均値の差の大きさも含めて考察する．

日経QUICKニュースの検定結果の表\ref{ghfindic}を見ると，$\overline{AR}[0]$では有意水準0.1\%で，全てのニュース記事クラス間の平均値に有意に差があり，符合についてもプラスであることから，全てのニュース記事クラス間の分類ができていることが伺える．$\overline{AR}[-1]$は，Negative - Very Negative では有意差が認められないものの，他のニュース記事クラス間では平均値の差は1\%以下ではあるが，有意に差があり，符合についてもプラスである．また，$\overline{AR}[+1]$についても同様に，Negative - Very Negative では有意差が認められないものの，他は有意差があり，符合もプラスである．これらの結果から，ニュース記事クラス間の$\overline{AR}$に統計的な差があり，分類可能であることが示された．特に，ニュース記事配信日だけでなく，配信日前後の$\overline{AR}$では分類できていることは，注目すべき点である．

一方で，$\overline{CAR}[-10,-6]$や$\overline{CAR}[+6,+10]$では，分類が困難であることが分かる．$\overline{CAR}[-10,-6]$では，一部のニュース記事クラス間で$\overline{CAR}$の平均値が有意に差があるものの，その大きさは$\overline{AR}[0]$，$\overline{AR}[-1]$，$\overline{AR}[+1]$と比較すると小さく，相対的に有効でないことが分かる．また，$\overline{CAR}[+6,+10]$は，すべて有意な値を取っておらず，符号もマイナスであることから，有効でないことが示されている．さらに，$\overline{CAR}[-5,-2]$や$\overline{CAR}[+2,+5]$についても，有意な値を取らないニュース記事クラス間が多く，有意であったとしても差の符号がマイナスであることから，分類したクラスとは逆である．これらの結果から，本研究手法により作成したキーワードリストは，ニュース記事配信日付近において有効であることが見て取れる．

ロイターニュースの検定結果の表\ref{ghfindic}を見ると，日経QUICKニュースの検定結果と同様に，$\overline{AR}[0]$では有意水準0.1\%で，全てのニュース記事クラス間の平均値に有意に差があり，符合についてもプラスであることから，全てのニュース記事クラス間の分類ができていることが伺える．しかしながら，$\overline{AR}[+1]$や$\overline{AR}[-1]$では，日経QUICKニュースでは有意差があったものの，ロイターニュースでは，有意差が認められないクラス間があった．とりわけ，$\overline{AR}[+1]$では顕著に異なる結果となった．$\overline{CAR}[-10,-6]$や$\overline{CAR}[+6,+10]$では，同様に，ニュース記事クラス間では有意差が認められず，分類が困難であることを示している．具体的には，$\overline{CAR}[-10,-6]$では一つのクラス間でのみ有意差が認められるだけであり，$\overline{CAR}[+6,+10]$では有意な値を取っているニュース記事クラス間はあるものの，符号がマイナスであるものは，分類したクラスとは逆であり，これらは分類できているわけではない．さらに，$\overline{CAR}[+2,+5]$も Very Positive - Negative 以外のクラス間では有意な値は取っていないため，分類が困難であることが示された．一方で，$\overline{CAR}[-5,-2]$においてVery Positiveは，他のクラスとの間に有意差を取っている．

さらに，表\ref{ghjpdic}は，日本語評価極性辞書によって分類した各ニュース記事クラス間の$\overline{AR}$及び$\overline{CAR}$の平均値の差について，検定結果をまとめたものである．

\begin{table}[t]
\caption{本研究のキーワードリストを用いて分類したニュース記事クラス間の多重比較検定}
\label{ghjpdic}
\input{02table10.txt}
\end{table}

日経QUICKニュースの検定結果である表\ref{ghjpdic}を見ると，$\overline{AR}[0]$では六つのニュース記事クラス間のうち 4 つでは有意差が見られることから，一部のクラス間では分類できていることを示している．しかしながら，Positive - Neutral では符号が逆であり，Negative - Very Negative では有意な値を取っていない．そのため，日本語評価極性辞書ではニュース記事配信日の株式リターンという観点では，日経QUICKニュースの分類が困難であることが示されている．有意な値を取っているニュース記事クラス間についても，差の大きさは本研究のキーワードリストによって分類したニュース記事クラス間と比較すると小さく，本研究のキーワードリストの方がよく分類できていることを示している．$\overline{AR}[-1]$や$\overline{AR}[+1]$についても一部のクラス間では有意差が見られるが，本研究のキーワードリストによって分類したニュース記事クラス間と比較すると，平均値の差の大きさは小さい．

また，$\overline{CAR}[+2,+5]$や$\overline{CAR}[+6,+10]$では有意差が見られず，ニュース記事配信日から離れると同様に分類が難しいことが見て取れる．$\overline{CAR}[-10,-6]$や$\overline{CAR}[-5,-2]$では一部にクラス間に有意差が見られることから，日本語評価極性辞書は過去の状況を表したキーワードが多い可能性がある．

ロイターニュースの検定結果である表\ref{ghjpdic}を見ると，$\overline{AR}[0]$では Negative - Very Negative 以外で有意差があり，分類できている可能性はあるものの，表\ref{ghfindic}と比べると平均値の差は小さいため，ロイターニュースについても同様に本研究手法のキーワードリストの方が日本評価極性辞書よりもうまく分類できていることを示している．そして，ニュース記事配信日から離れると分類が困難である様子は同様である．

多重比較検定結果のまとめとして，本研究のキーワードリストを用いて分類された各ニュース記事クラス間の相対的な株式リターンの差はニュース記事配信日において顕著に観察された．そして，日経QUICKニュースでは，ニュース記事配信日前営業日と翌営業日でにおいても，差の大きさ自体は小さいが統計的な差があり，キーワードリストの有効性が認められた．しかしながら，ロイターニュースではニュース記事配信日の株式リターンは，統計的な差があるものの，他の営業日では必ずしも統計的な差が認められず，日経QUICKニュースとは異なる結果となった．そのため，本研究手法で作成したキーワードリストを他のメディアに適用するためのより適切な方法は今後の課題である．そして，ニュース記事配信日から離れると統計的な差は認められず，本研究のキーワードリストはニュース記事配信日及び前後1営業日の株式リターンに関する極性情報を持つキーワードリストとなっていることを示している．さらに，本研究手法によって作成したキーワードリストは，金融分野に特化した辞書となっていることが示された．


\section{極性辞書の自動生成に関する先行研究}

日本語極性辞書の自動作成を試みた先行研究として，\citeA{Kobayashi2001}，\citeA{Inui2004}，\citeA{Kobayashi2005}，\citeA{Kanayama2006}，\citeA{Kaji2007,Torikura2012}などがある．
これら先行研究のアプローチは，半教師あり学習に分類される\cite{Pang2008,Liu2012}．半教師あり学習には，最初に少量ではあるが教師データが必要となる．教師データは人手で用意するか，あるいはGeneral Inquirerのような既に人手でラベル付けされた辞書を用意する必要がある．とりわけ，金融分野に特化した極性辞書を作成する場合，専門家によるラベル付けが必要となる．これら半教師あり学習によるアプローチに対して，本研究では，（機関）投資家向けのニュースデータという特性に注目し，外部のデータベース（株式価格データ）から極性情報を獲得することで，人手による極性判断を介さずに金融分野に特化した極性辞書の作成を行った点が特長である．


\section{おわりに}

本研究では，ファイナンス分野及び会計分野の研究に用いるための金融分野に特化した極性辞書の作成を目的とし，ニュースデータと株式価格データからキーワードリストの作成を行った．本研究の主な貢献は，1)イベントスタディ分析の枠組みによって，各銘柄と各時期の共変動リスクを調整した株式価格変動をもとにキーワードリストを作成したこと，2)金融市場の価格形成と関連性の高いメディアを用いることで，ニュース記事配信日の調整や個別銘柄への紐付けなど精緻に行ったこと．加えて，3)本研究手法によって作成したキーワードリストを用いて，作成に用いたメディアのニュース記事分類と他メディアのニュース記事分類を行い，一般的な極性辞書による分類との比較を通じて，本研究手法の有効性を検証したこと，の三点である．そして検証の結果，キーワードリストを用いることで，ニュース記事配信日の株式リターンに関して，将来のニュース記事を分類できること，加えて，異なるメディアのニュース記事も分類できることを示した．また，経済・金融分野に特化していない一般的な極性辞書よりもうまく分類できていることから，金融分野に特化した辞書になっていることが示された．一方で，キーワードリストはニュース記事配信日から2営業日以上離れると，ニュース記事分類が困難であることが示された．

本研究手法によって作成されたキーワードリストを用いることで，経済ニュースや有価証券報告書，アナリストレポート，インターネットへの投稿内容などのテキスト情報を用いた資産価格分析を可能にし，これまで数値情報だけでは計測が困難であった情報と資産価格との関連性の解明できる可能性がある．本研究の手法は，これまで一回でも出現したキーワードに対して対応することは可能であるが，完全な新単語に対応できるわけではないため，手法の改善は今後の課題である．より長期間のデータを用いた実験やニュースデータ以外のメディアへの応用などについても，今後の課題である．


\acknowledgment

本稿の作成にあたり，株式会社日本経済新聞社，株式会社QUICK，株式会社金融工学研究所から研究支援を受けた．記して感謝したい．



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\end{thebibliography}



\begin{biography}
\bioauthor{五島　圭一}{2012年慶應義塾大学経済学部卒業．2014年同大学院経営管理研究科修士課程修了．2017年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．現在は，日本銀行金融研究所にてファイナンス研究に従事．
}
\bioauthor{高橋　大志}{
1994年 東京大学工学部卒業．富士写真フイルム（現・富士フイルム）研究員．三井信託銀行（現・三井住友信託銀行）シニアリサーチャー．筑波大学大学院経営・政策科学研究科修士課程修了．同大学院博士課程修了．博士（経営学）．岡山大学准教授，キール大学客員研究員，慶應義塾大学准教授を経て，2014年より，慶應義塾大学大学院経営管理研究科・慶應義塾大学ビジネススクール教授．日本ファイナンス学会，SICE，人工知能学会等各会員．経営情報学会誌編集委員．
}

\end{biography}

\biodate


\end{document}
