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検索頻度データによる株式市場リターンの予測可能性

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研究ノート
研究ノート
検索頻度データによる株式市場リターンの予測可能性
―ビッグデータによる経済分析のサーベイとその実証応用例―
石 田 隆
目
1.はじめに
2.ウェブ上のデータを中心とするビッグデータ
の経済分析への利用
次
3.実証分析:Google検索頻度データによる日経
平均株価リターンの予測
4.終わりに
ビッグデータの経済予測への利用を部分的に展望し、典型的なビッグデータであるネット検索頻度データによ
る日経平均週次リターンの予測可能性についての独自の実証分析結果を報告する。筆者の知る限り、日本の株式
市場指数のリターン予測に検索頻度を用いる試みは公表ベースでは初めてである。回帰分析の結果は、検索語カ
テゴリーの検索頻度に、5週間先までの日経平均リターンに対する予測可能性があることを示唆するものであっ
た。
データ」というバズワードの登場や注目度の高ま
1.はじめに
りの背景には、データ取得・蓄積やテキスト・画
マーケティングから医療、交通渋滞緩和までさ
像・動画情報解析の技術の進歩による応用範囲の
まざまな分野で「ビッグデータ」の利用が注目を
広がり、また、個々の応用分野における意思決定
集めている。メディアのヘッドラインで「ビッグ
プロセスへの貢献度の高まりが臨界点を超え、社
データ」というキーワードを目にしない日がない
会的インパクトの大きな革新的テクノロジーが出
ほどである。
ビッグデータを定義する特徴として、
現したという印象を与えるに至ったことがあると
大容量性(volume)
、非定形性(variety)
、リアル
いえよう。
タイム性(入出力の即時性velocity)
(3つまとめ
経済分析の分野では、景気や物価水準の予測(も
て3V)が挙げられることが多い。小売店のPOS
しくは伝統的な景気指標等の持つタイムラグの欠
データや金融資産の日中高頻度取引データなどの
点を補い現在の状況を迅速に見極める試み)とい
解析は従来より行われてきたが、今般の「ビッグ
った目的へのビッグデータの応用が広がりを見せ
石田 隆(いしだ たかし)
三井住友アセットマネジメント㈱営業企画部営業推進課 アソシエイト。2013年慶應義
塾大学経済学部卒業、同年三井住友アセットマネジメント㈱入社、14年4月より現職。
©日本証券アナリスト協会 2014
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