Text-Based Correlation Matrix ーテキスト解析を用いた多資産間の相関構造の推定ー

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タイトル別名
  • Text-Based Correlation Matrix in Multi-Asset Allocation

抄録

<p>本研究の目的は, 金融ﾃｷｽﾄ解析を用いて多資産間の相関構造を推定することにある. 近年, ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ経済におけるｲﾝﾌﾚ率の急騰や各国中銀の金融政策の変更等を背景として, 資産間の相関構造, 特に金利感応度とｲﾝﾌﾚ感応度, は急激に変化したことで, 投資家のﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵのﾊﾟﾌｫｰﾏﾝｽに与える影響が増大したため, ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ運営における頑健な相関構造の推定の重要性が高まっている. 一方で, 市場で観測される価格ﾃﾞｰﾀのみを用いた相関係数は, 一定程度の時間ﾗｸﾞを伴うことに加えて, 金融時系列ﾃﾞｰﾀの非定常性の観点から予測誤差が生じうる, 局面転換が起きた場合にﾌｧﾝﾀﾞﾒﾝﾀﾙｽﾞの観点での解釈性がやや乏しい, という側面もある. そこで本研究では, ﾆｭｰｽﾃｷｽﾄ及び中銀ﾃｷｽﾄに対して自然言語処理を行い, 各資産のﾌｧｸﾀｰに対するｴｸｽﾎﾟｰｼﾞｬｰを推定することで, 他資産間の相関係数を算出し, 事後的な相関係数に対する予測精度について検証を行った. 結果, 通常の時系列ﾃﾞｰﾀからの相関係数と比較しても, 一定の有用性が示唆された.</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390862268803182464
  • DOI
    10.11517/jsaisigtwo.2023.fin-032_53
  • ISSN
    24365556
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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