経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

ニュースと商品先物価格の関連性についての分析―トウモロコシ、大豆、小麦―
Analysis of the relationship between news reports and commodity futures prices;
through the examples of corn, soy bean and wheat
伊藤武真 1 菅愛子 1高橋大志 1

Takema Ito1 , Aiko Suge1 , and Hiroshi Takahashi1
1 慶應義塾大学大学院経営管理研究科
1 Graduate School of Business

Administration, Keio University

Abstract: News reports can be one of the main factors that influence commodity futures prices. In thispaper, we conducted analysis on the relationship between news reports and commodity futures. Firstly, wedeveloped a fluctuation index of the futures prices on a daily basis, through event study. Next wevectorized the news report data and analyzed their relationships with the futures prices. In this analysis,
we used the multivariate autoregressive model to examine the possibilities of forecasting commodity
futures prices by using the news report index. We also analyzed the relationship between the news index
developed in this paper and the stock prices of enterprises related with commodity futures.

1. はじめに
近年では、農産物などのコモディティ商品について、その価格と株価をはじめとする金融商品との関連性への注目が高まりをみせている。事業会社や金融機関においてもリスク管理などの重要な役割を果たしている。商品先物の価格変動に影響を与える主要な要因の一つとしてニュースなどに伝えられる情報が挙げられている。ニュースは、常時最新の情報を配信しており、経営者の意思決定における重要な要素となるが、テキスト情報を用いた研究は、数値情報を基にした研究に比べ相対的に少ない。そこで本研究では、シカゴ商品取引所で取引される商品先物（トウモロコシ、大豆、小麦）のニュースと価格の推移について分析を行う。また、商品先物価格とニュースの関係から企業への影響の考察を試みる。

数（NFP）に関するニュースの時系列分析を行い、ニュースが商品先物の価格変動に一時的な影響を与えていることを明らかにした。
また、Musunuru（2016）は、大豆に関する商品先物価格とニュースの非対称性から時系列分析を行い、商品先物価格に対してネガティブな影響を与えるニ
ュースよりポジティブな影響を与えるニュースの方が、商品先物価格のボラティリティを高めることを示した。
対象となる商品とニュースの関係を説明するものが多く、商品に関するニュースと関連企業の株価について説明するものは少ない。以上を踏まえ、本研究の目的を商品先物と関連するニュースから企業の株価の関係について明らかにすることとする。

3. データと分析手法

本研究では、2008 年から 2014 年の商品先物に関する価格データ及び関連銘柄のシンボル（証券コーニュースと商品先物の価格変動に関する研究では、 ド）に紐づいたニュースデータ収集した。
Hamadi & Bassil & Neh me（2017）が、シカゴ商品取商品先物に関する価格および TOPIX、S&P500 の1引所(COBT )の商品先物価格の変動と消費者物価指データは、Speakers’ Corner Japan 社の CEIC Data
数、失業率、FED、米国における非農業部門雇用者から入手し、シカゴ商品取引所で取引されているト
ウ モ ロ コ シ、 小 麦 、大 豆 に 関す る ニ ュー ス は、
1 COBT とは、大豆・小麦・トウモロコシなどの商Thomson Reuters 社から取得した。なお、ニュースデータの言語は各国の言語で配信されているが、今回品先物に関して、世界の商品市場に大きな影響力をの分析では英語を対象とした。また、ニュースデー持つ取引所である。

2. 関連研究経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第11回)
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タのタグ情報については、配信日時とニュースに関連する証券コードを利用した。また、2013 年から2014 年における東証一部上場企業及びニューヨー
ク証券取引所上場企業の株価データは、S&P Global社の Capital IQ から入手した。
表1

取得したニュース数

次に、bag-of-words 法を用いて、ニュースの onehot表現を作成した。onehot 表現とは、ニュースに用いられた単語の数だけ次元を用意して、含まれている単語に対応する次元を１に、それ以外を 0 とすることで文章をベクトル表現する手法である。まず、形態素解析を行うことで、ニュース内の文章を単語ごとに切り分けた。そして、ストップワードを用いて、記号や冠詞などの意味のなさない単語を削除した。

4. 分析手法
本稿では、はじめに、S&P500 の先物価格データによりリスク調整後の各商品先物のリターンを算出した。この調整済みのリターンからニュース配信日における指標を、イベントスタディ法によって推測する。また、テキスト分析を行うにあたり個別商品先物におけるニュースの形態素分析を行い、テキストをベクトル化する。
ベクトル表現化したニュースを機械学習において提案されている手法を用いて分類器を作成し、未知のニュースの分類を予測していく。
イベントスタディとは、企業に関連した何らかの情報発信が企業の市場価値について、どのような影響が与えられるかを検証する手法であり、本分析では商品先物の価格に応用した。イベントスタディにおいては,日付ごとに推定ウィンドウとイベントウィンドウを設定する。本分析では,推定ウィンドウはニ ュー ス配信 日の 140 日 前 から 21 日 前 ま での120 日間とし、イベントウィンドウはニュース配信日の前日から翌日までとした。ここで、推定ウィンドウにおいてマーケットモデルを使用し、イベントウィンドウでのニュースの指標を推定した。

図1

さらに、イベントスタディで得られた教師スコアとベクトル表現したニュースを同じ日付によって結合する。これをもとに機械学習の分野で用いられているサポートベクターマシン（support vector machine、SVM）によって 2008 年から 2012 年までのデータを使用し、ニュースの分類器モデルを作成した。そのうえで、2013 年及び 2014 年のニュースのスコアを推測する。ここで予測されたスコアをニュースインデックスとする。本研究では、正のスコアについてはポジティブ、負のスコアについてはネガティブとする。
表22

図1

イベントスタディの概念図

onehot 表現の作成例

サポートベクター回帰における正答率2

In sample とは 2008 年から 2012 年のデータで行った教師あり学習のことであり、Out of sample とは2013 年、2014 年で行った教師なし学習のことである。

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5. 分析結果参考文献

本研究では、2013 年から 2014 年における東証一部上場企業とニューヨーク証券取引所上場企業の中で、各商品先物価格と関連性の高い 2 社を対象に、以下 3 つのモデルについて比較した。

[１] Hassan Hamadi, Charbel Bassil, Tamara Nehme (2017)「News surprises and volatility spillover among
agricultural commodities: The caseof corn, wheat,soybean and soybean oil」 Research in International
Business and Finance ,41 ,148–157① マーケットモデルから関連企業の株価を説明するモデル[２] Naveen M usunuru（2016） 「Examining Volatility
Persistence and News Asymmetry in Soybeans Futures
Returns」 Atl Econ J, 44,487–500

𝑛𝑅𝑎 = α + ∑ 𝛽𝑅𝑚
𝑛=1② マーケットモデルにニュースインデックスを加えた関連企業の株価を説明するモデル
𝑛𝑛

𝑅𝑎 = α + ∑ 𝛽𝑅𝑚 + ∑ 𝑁𝐼
𝑛 =1𝑛=1③ ニュースインデックスのみで関連企業の株価を説明するモデル
𝑛𝑅𝑎 = α + ∑ 𝑁𝐼
𝑛=1[３] M acKinlay, A. C.「Event Studies in Economics andFinance」Journal of Economic Literature, 1997,
35(1):13-39[４] Yin Zhang,Rong Jin,Zhi-Hua Zhou（2010）「Understanding bag-of-words model: a statisticalframework」International Journal of M achine Learningand Cybernetics, December 2010, Volume 1, Issue 1–4,
pp 43–52[５] December 2010, Volume 1, Issue 1–4, pp 43–52[６] 沖本竜義・平澤英司（2014）「ニュース指標による株式市場の予測可能性」証券アナリストジャーナル2014,pp.67-75

日米企業について、マーケットモデルから関連企[７] 瞿雪吟・菅愛子・高橋大志(2018)「中国株式市場に関業の株価を説明するモデルとニュースインデックスする株式価格情報を用いた金融局性辞書の作成」経を加えたモデルを比較すると、決定係数が増加して営課題に AI を！ビジネス・インフォマティクス研究いることが確認され、ニュースが株価の説明につい会 2018,第 10 回研究会て説明力を増加させる可能性があることが示された。 [８] 栗田 多喜夫（2002）「サポートベクターマシン入門」
また、商品を用いる米国メーカーについては、ポジ
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 2002
ティブなニュースの配信によって原料となる商品先[９] 五島圭一・高橋大志（2016）「ニュースと株価に関す物価格が増加することにより、株価が減少傾向にある実証分析―ディープラーニングによるニュース記ることが確認された。しかし、商品を用いるメーカ
事の評判分析―」証券アナリストジャーナル
2016,3,pp.76-86
ーについては、ポジティブなニュースが配信された
場合、株価が米国同様に減少する企業と反対に増加する企業が観測された。日本において商品の供給は輸入に依存しているため、為替レートなどを考慮したより正確な分析を行う必要がある。

6. まとめ・今後の課題
本研究では、シカゴ商品取引所におけるトウモロ
コシ、大豆、小麦に関連するニュースデータ、及び先物価格の日次データを用いて、ニュースの指標を作成し、関連企業への分析を試みた。こ本分析における今後の課題は、ニュースの予測精度を向上させるさせる必要があることである。そのためには、ニュ ー ス の ベ ク ト ル 化 に つ い て SCDV （ Sparse
Co mposite Document Vectors ）などの別手法の適用やニュースのサンプル数の増加などが考えられる。