#author("2022-09-01T19:06:16+09:00","default:admin","admin")
#author("2022-09-21T11:11:28+09:00","default:admin","admin")
[[第29回研究会>029]]
* ランク学習を用いた金、米国株式および石油市場が日本株に与える影響の調査 [#daed2093]
* 決算説明会テキストデータの感情極性と株式リターンの分析 [#qef315f1]
** 著者 [#w7d0c11d]
津川 聖人, 施 愷麗, 許 俊杰, 拜 亦名, 真柳 和也(シンプレクス株式会社)
** 著者 [#u31cdd84]
黒木 裕鷹, 真鍋 友則(Sansan株式会社), 指田 晋吾, 中川 慧(野村アセットマネジメント株式会社)
**概要 [#za09b5f8]
TBD
**概要 [#v019b0e4]
"決算説明会とは，企業がステークホルダーに対し業績や計画・戦略を決算内容とともに説明する場である．決算説明会の参加者は経営者による説明を聞くことができるほか，質疑応答を通して業績と見通しに関する疑問を解消することができる．一方で，参加者はアナリストや機関投資家に限定されていることが多く，決算説明会に参加できない投資家との情報格差が指摘されてきた．しかしながら，本邦における決算説明会の情報価値についての分析例はほとんど存在しない．
そこで本報告では，質疑応答を含む決算説明会のテキストデータに感情極性を付与し，説明会がもつ情報価値を定量的に分析する．具体的には，金融専門極性辞書とFama-Frenchのファクターモデルを利用して株価リターンに対する説明力を分析する．"
**キーワード [#p94aa352]
"日本株に与える影響,
ランク学習,
特徴分析"
**キーワード [#n3caaa69]
"テキストマイニング,
決算説明会,
ファクターモデル"
**論文 [#i6b3666f]
**論文 [#f85b33b9]
//(3月9日以降に公表いたします)
//&ref(09_SIG-FIN-28.pdf);
//&ref(08_SIG-FIN-28.pdf);
(J-Stageにて公開する予定です)
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