経済ニュースによる景況感指数の足元予測

DOI 情報処理学会

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抄録

政府や中央銀行が定期的に発表する景況感指数は，金融当局の政策決定や企業の生産計画などの拠りどころとして重要な役割を担っている．しかしながら，これらの指数は大規模なアンケートに基づいており，その算出には大変な手間と時間がかかる．そこで本研究では，日々発行されるニュース記事を再利用することで，低コストで速報性の高い，新しい景況感指数を算出する手法を提案する．具体的には，外れ値検出モデルによって経済・景気に関係が薄いと判断されたニュース記事を除外したうえで，それ以外の記事（の文）に対して景気スコアを予測する．そして，ある期間に発行された記事すべての景気スコアを統合して，その期間の景況感指数を定義する．景気スコアの予測には，近年自然言語処理タスクで広く利用されているBidirectional Encoder Representation from Transformers（BERT）をファインチューニングして用いる．さらに，算出された景況感指数を基に，任意の概念（語句）がどのように景況感に影響を与えたのかを時間軸に沿って分析する手法を提案する．約12年分のニュース記事を用いた実験により，提案手法の妥当性と有用性を示す．

Business sentiment indices released regularly by the government or the central bank play a crucial role in decision making for governmental/monetary policies, industrial production planning, and so on. However, these indices rely on traditional surveys, which are costly and time-consuming to conduct. This paper propose an approach to predicting an inexpensive and timely business sentiment index reusing daily newspaper articles. We adopt the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) to predict a business sentiment score of a given text and aggregate the scores to define an index, named S-APIR. Also, a one-class support vector machine is applied to filter out texts irrelevant to business and economy. Moreover, we propose a simple yet useful approach to temporally analyzing how much any given factor influenced the predicted business sentiment. The validity and utility of the proposed approach are demonstrated through our experiments on 12-years-worth of newspaper articles.

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