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 83