平成27（2015）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	27−共研−2012		分野分類			統計数理研究所内分野分類			a
						主要研究分野分類			7
研究課題名	テキストマイニングと金融市場分析
フリガナ 代表者氏名	モリモト タカユキ 森本 孝之				ローマ字		Morimoto Takayuki
所属機関	関西学院大学
所属部局	理工学部
職　　名	准教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		105千円		研究参加者数		7　人

研究目的と成果（経過）の概要

（研究目的）

1. 研究用データの整備
　a) Google 社が提供する Google トレンドから検索数指数 (Search Volume Index, SVI) をダウンロードし，SVI に関するデータベースを構築する．
　b) NEEDS TickVision から生データをダウンロードし，そのデータを1分間隔データに加工した上で，実現ボラティリティ (Realized Volatility, RV) を計算する．
　c) 分析に使用するデータの種類は，東京証券取引所1部上場企業株式の中から主要個別銘柄と株価指数TOPIXを用いる．
　d) 情報の供給についてのプロキシとして，オンライン上におけるニュース記事を用いるが，とりわけ経済ニュースに強い日本経済新聞またはロイターのテキストデータを用いる．

2. モデルの定式化
　a) 実現ボラティリティの自己回帰モデルに SVI を含めることにより，ボラティリティ予測のパフォーマンスを改善することを目的とする．そこで，ボラティティとSVIを変数とした，種々の時系列モデルを基に分析を進める．
　b) オンライン上におけるニュース記事のデータに対しては，文書の確率的生成モデルの一つであるトピックモデル (Topic model) を用いる．

（研究経過）

1. 研究用データの整備
　平成27年度は a, d 以外の b, c については概ね目標を達成した．来年度以降，a についてはどのような単語の検索数指数を調べるべきかを確認し SVI に関するデータベースの構築を進める．d に関してはロイターのテキストデータについては完成しているので，引き続き日本経済新聞のテキストデータに関するデータベースの作成を行う．

2. モデルの定式化
　a について AR, ARMA, HAR モデルに加え，Bollerslev et al. (2016) による ARQ, HARQ モデルについての実装は完了した．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

当該研究に関する情報源無し（ただし，研究成果を論文「Forecasting financial market volatility using a dynamic topic model」Takayuki MORIMOTO, Kaito YAMAUCHI and Yoshinori KAWASAKI に纏め国際学術誌に投稿準備中．）

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究会の開催無し

研究参加者一覧
氏名	所属機関
川崎 能典	統計数理研究所
永井 勇	中京大学
永田 修一	関西学院大学
中谷 朋昭	北海道大学
持橋 大地	統計数理研究所
山下 智志	統計数理研究所