027-08

第27回研究会

因果情報を用いた経済数値予測†

著者†

和泉潔, 坂地泰紀, 佐野仁美(東京大学)

概要†

本稿では，経済テキストから抽出した因果関係情報を用いて，マクロ経済指標や株価などの経済・金融分野に関連する数値指標を予測する手法を提案する。提案手法では，経済テキストの各文に因果関係の情報が含まれているかどうかを機械学習法を用いて自動的に検出する。因果関係がある場合は、構文パターンに基づいて因果関係のある表現を特定し、経済的因果関係データベースに格納する。さらに、提案手法は、経済的因果関係データベースに格納された因果関係情報の結果表現と、別の因果関係情報の因果関係表現との類似度を計算し、与えられたテキストデータから因果連鎖を生成する。因果連鎖は、波及効果によって経済指標の数値が将来どのように変化するかを予測するために用いられる。

キーワード†

因果チェーン検索, 経済指標予測, 自然言語処理, テキストマイニング

論文†

08_SIG-FIN-27.pdf