024-14

第24回研究会

ニュース記事に基づく景気指標S-APIRの開発†

著者†

関和広(甲南大学), 生田祐介(大阪産業大学), 松林洋一(神戸大学)

概要†

本研究では，ニューラルネットワークを用いてニュース記事から足元の景況感指数を予測する枠組みを提案する．具体的には，景気ウォッチャー調査から初期的な回帰モデルを学習し，これを経済関連文でファインチューニングすることで，よりニュース記事に適切なモデルを獲得する．また，得られたモデルによって，特定の概念（語）が景況感指数にどのように貢献しているか時系列で分析する．

キーワード†

景況感指数, ニューラルネットワーク, 自然言語処理, ナウキャスト

論文†

12_SIG-FIN-24.pdf