DEIM Forum 2017 E6-2

状態空間モデルの拡張による投資信託商品の要因分析
大西 恒彰†

馬強†† 京都大学情報学研究科社会情報学専攻〒 606-8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: †onishi@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††qiang@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし NISA 制度が導入され，貯蓄から投資への誘導が進んでいる．中長期的な商品である投資信託は NISA に適しているが，似たような商品が多く，それぞれの商品に影響を及ぼす要因を理解するのが難しい．そこで，本稿では，投資信託の理解支援のため，月次報告書と基準価額の変動を用い，投資信託商品の要因分析手法を提案する．我々は，投資信託商品の基準価額に及ぼす要因を「マクロ要因」と「ミクロ要因」に分類して，その影響度合いを状態空間モデルを用いて，時系列的に分析する手法を提案する．このモデルを用いて，従来のリターンリスクといった数値的な比較では得られない知見，例えば，基準価額の上下の原因を知ることができ，投資信託商品のより一層の理解を支援
できる．
キーワード

理解支援 要因分析 状態空間モデル

1. は じ め に因を定量的に分析する手法を提案する．
本研究では，テキストデータとして，投資信託商品の運用報

近年，NISA(少額投資非課税制度) といった証券優遇制度が告書である月次報告書と日経 QUICK ニュース社から提供され普及し，ますます多くの人が投資を行うようになった．特に，たニュース記事を用いる．我々は，これらのテキストデータか

投資信託商品は，専門知識がなくても投資が出来るため，金融ら要因を抽出し，日経シソーラスを用いて分類する．本研究で商品として大変人気がある．しかし，投資信託協会の投資信託

は、日次データと関連づけることが可能である「マクロ変数要に関するアンケート調査報告書 [1] では，投資信託の現在保有率

因」，経済指標や国内外の政策のようにある時点から影響を与は 16%に留まり，非保有者の多くは投資信託商品の理解度に不える「マクロ干渉要因」，業績などの個別企業に関わる「ミク安を感じ，投資に踏み切ることができていないことが報告されロ要因」に分類する．

ている．さらに，投資信託商品に伴う月次報告書は，運営会社
から公開される信頼性のある価値が高い情報であるが，投資者

そして，これらの要因を説明変数とし，状態空間モデルを構築して，要因の影響度を推定する．

がそれを詳しく読む割合と全く読まない割合はそれぞれ 8%と本研究における我々の主な貢献は以下の通りである．

52%となっており，適切な情報利用はできていない．

•

状態空間モデルを構築するための要因の選択・分類手法

我々は，利用者の投資情報に対する要求を明らかにするため，を提案する．テキストデータから基準価額に影響を与えた要因

クラウドソーシングを用いて，投資経験が異なる 182 名のワーを抽出し，日経シソーラスを用いて，要因を「マクロ変数要因」

カーに対して調査を行った．調査から彼らが基準価額の変動要「マクロ干渉要因」「ミクロ要因」に分類することで，基準価額因の複雑性に難しさを感じていること，経済全体に影響を与え

変動要因を理解するための状態空間モデルを構築手法を提案す

るマクロ要因だけでなく，個別企業のニュースのようなミクロる (4. 4. 2 節)．また，変数選択では多重共線性を考慮して，モ

要因も理解したいことが分かった．

デル構築に適切な必要な要因を選択する (4. 4. 5 節)．

市場の変動要因理解支援に関する様々な研究が行われてい•要因の時系列変化を考慮した状態空間モデルを構築する

る．既存研究の多くは，マーケット全体に影響を与えるマクロ

ために，動的計画法を用いた基準価格のトレンド分割を提案す的な要因を重視している．しかし，調査結果で重要性が明らかる．状態空間モデルをトレンド局面ごとに構築することで，そになったミクロ要因に関する研究がまだ少ない．また，既存のの局面で影響を与えている要因のみで分析を行い，要因の影響

テキストマイニングによる要因分析の手法の多くは，要因の影度をより正確に推定し，要因の影響の時系列変化を明らかにす

響度の定量分析を行っていない．さらに，影響の時系列変化もることが可能となる (4. 4. 4 節）．

あまり考慮されていない．そのため，同じ要因からもたらされ•2016 年 1 月から 10 月の期間の国内の株式を対象とした

た，基準価額への影響の度合いは，投資信託商品ごとに異なる

投資信託商品を用い，実験およびケーススタディを行った．実ことや、投資信託商品の構成銘柄の入れ替えによって変化する

験では，要因の抽出および分類を高い精度で行えることを確認

ことを明らかにできず，投資信託商品の要因理解支援には不十した．また，トレンドごとに状態空間モデルを構築した際の状分である．

態空間モデルの誤差が，トレンドを考慮せず構築した状態空

そこで，我々は，運用報告書やニュースなどのテキストデー
タと基準価額などの数量データを併用して，投資信託商品の要

間モデルよりも優れていることを確認した．また，ケーススタ
ディを通して，提案手法の有用性を明らかにした (5 節）．

本稿の構成は次の通りである．2 節で関連研究について整理

適切に表現できると報告している．彼らは日銀の金融経済月報

し，3 節では, 投資信託商品の選択に関して意識調査について述において CRP と呼ぶ共起解析，主成分解析，回帰分析を用いべる．4 節では，実際の月次報告書と日経クイックニュースをた特徴抽出で長期的な市場分析において数値情報だけの予想よ

用い，要因分析のための状態空間モデルの構築手法について説りも高い予測力が得られたことを示した [8]．

明する．5 節では，実験結果を用いて提案手法の検証と議論を行う．6 節では，今後の課題および結論を述べる．

2. 関 連 研 究
市場に影響を及ぼす多様な情報の全てに目を通し，意思決定を行うのは極めて困難である．そのため情報技術を用いた市場分析は一定の成果が報告されている [2] [3] [4] [7] [6] [8]. 特に近これらの先行研究は，テキストデータを活用することが，金融市場理解において有用であることを示している．我々は，金融市場全体に対して要因が有意に影響を与えたかの市場理解の議論ではなく，個別の投資信託商品それぞれにおいて有用な要因を提示することに着目している．

3. 利用者調査

年は，数値のみでくみ取れない情報を得るために，分析対象と

3. 1 投資信託商品の意識調査

してテキスト情報を扱う研究が多くみられるようになった．と我々は，クラウドソーシングを提供するランサーズ（注 1）にて，りわけ株式市場に関し，数多くの研究事例が報告されており，予測の分野，市場理解において成果を発揮していることが確認されている．

投資信託商品の理解に関する調査を行った．
この調査では，投資信託商品の基準価額変動に影響を与える要因に関する意識について調べた．投資に興味がない人 29 人，

Kearney らによるとテキスト分析に用いられるテキスト情報

投資を始めようとしている人 61 人，投資初心者 15 人，投資経は，メディアが配信するニュースや記事，企業や政府が配信す験者 46 人，投資を引退した人 31 人の合計 182 人を対象に調査

る情報，ネットにおける投稿と３つに分類することができる [2]．

を行った．

それぞれ専門性，スピード，信頼性，情報の量で異なる特徴を調査では，月次報告書とともに日経クイックニュースを見て持っている．本研究で我々が用いる月次報告書は企業や政府がもらい，いくつかの商品の理解をした後、以下の設問に答えて配信する情報に該当し，専門性，信頼性が高い情報である．

もらった．

酒井らが業績を決算短信文章から抽出する手法を提案して•(問一) 商品選択の際、理解が難しい点いる．彼らはポジティブ・ネガティブ表現を「により」や「か•(問二）投資信託商品の価格変動の理解でどの要因までら」といった手がかり表現により収集することで，要因抽出の確認したいか

精度を向上させている [3]．また，坂路らは機械学習手法を用

第一の設問では，投資信託商品において難しさを感じる点をい，原因と結果を含む文を抽出している [4]．上述の研究は，金調査した．その結果を図 1 に示す．興味がない人は，投資信託

融関連テキストにおいてテキストデータの因果関係を適切に把商品において経済用語や専門用語の難しさを大きく感じている

握する際に極めて有用であり，投資信託商品の月次報告書からこと，それ以外の層は，基準価額に影響を与えうる要因の複雑の因果関係抽出においても効果があると考えられるが，月次報さに難しさを感じていることが分かった．また，30 人と非常に告書は要因のみの記述である場合が多く，結果事象である基準

多くの人が，情報収集自体に難しさを感じている．投資に関す価額の変動に関する記述が少ない．そのため，因果ペアを想定る情報収集する際は，どのタイミングで情報を見ればいいか，した彼らの抽出がうまくいかない場合がある．そこで本研究で情報の多さ，誰を信頼していいかなど，非常に難しい情報の取は情報抽出によく利用されている CRF(Conditional Random

捨選択を行う必要があり，投資を難しくさせている大きな一因

fields) [5] 手法を用いて要因抽出を行う．

になっていると考えられる．

ニュースの分析では，Tetlock らが，WSJ のコラムが株価に第二の設問では，投資信託商品の価格変動の理解でどの要因

対し，有意な影響を持つかどうかを検証している．彼らによると，ニュースは短期的にニュースのポジティブ・ネガティブの方
向と同じ影響を受けることが確認できたが，その影響が時間とともに失われることを確認した [7]．一方，沖本らが同様の検証
モデルを日経 QUICK ニュースを用いて分析したところ，長期的な影響の減衰は見られないという異なる結論を得ている [6]．
彼らは扱うニュース媒体の違いにより，異なる結論が得られたと報告しているが．彼らのモデルは関係性があると考えられる
マクロ変数を考慮しておらず，モデル構築に問題がある可能性がある．また彼らはニュースをポジティブニュースおよびネガ
ティブニュースの量をもとにニュース指数を設計し，検証をおこなっている．そのため，個別のニュースごとに検証はできて

図1

投資信託商品において難しさを感じる点

おらず，どのニュースが影響しているか考察できていない．
和泉らはテキストに含まれる豊かな情報が，市場構造をより（注 1）：http://www.lancers.jp/

国内株式で組成された投資信託商品の運用報告

市況概況

CRFによる
マクロ要因抽出
月次報告書の市況概況と構成銘柄を利用
2.キーワードに基づき要因文を分類

•
•
•

図2

日経
シソーラス

マクロ変数要因
マクロ干渉要因
ミクロ要因

ひふみ投信 DIAM 新興市場投信
相関係数

0.961

NQN
データベース

1.市況概況および構成銘柄から
投資信託商品に影響を与えた要因文を抽出

経済指標，金融政策，国内外の政局，
企業業績，事件事故，株価対策など

投資信託商品の価格変動の理解でどの要因まで確認したいか
表 1 評価値と言及回数の相関係数

構成銘柄

3.トレンドごとに基準価額を分割しそれぞれのトレンド局面で状態空間モデルを構築する

基準価格分割の際に用いる計算式

J-Open 投信

0.856

0.828

まで確認したいかを調査した．その結果を図 2 に示す．投資経験を問わず，投資信託の基準価額の変動をマクロ，ミクロの両面の情報から理解したいと考えていたことが分かった．しかし，現状の投資信託における情報提示では，マクロ経済環境を重視した報告がなされているため，ミクロ要因においてもポイント

図 3 要因分析の処理概要図

を絞った情報提示を行う必要があると考えられる．

3. 2 マクロ要因の評価
投資を将来的に考えている大学院生 3 名に，2015 年の月次
報告書に現れるマクロ要因を基準価額への影響度の観点から評価してもらった．被験者には，5 段階評価を用いて，それぞれの投資信託商品に対し，要因の評価をしてもらう．
評価値と言及回数の相関係数を分析してみたらところ表 1 のように高い相関係数が見られた．これより，報告書内で言及回数の多い要因を基準価額に影響を与える要因だと考える傾向にあることが確認できる．これより，投資になじみのない人は，影響の大きい要因を誤って判断する可能性があると考えられる．
また同じマクロ要因を上位の影響要因として考えており，マクロ要因による投資信託の選別や差別化は難しいことを確認した．
これらの調査結果から，基準価額に影響を及ぼす要因分析の重要性と有用性が明らかになった．

4. 要 因 分 析

Step2（要因の分類） 抽出された要因文を日経シソーラスを用い分類する．分類後はカテゴリごとにマクロ変数要因，マクロ干渉要因，ミクロ要因として扱う．

Step3（状態空間モデルの構築） 要因の影響度を定量的に推定するための状態空間モデルを構築する．また，推定される回帰係数から基準価額に与える影響度を求める方法について述べる．状態空間モデルは，基準価額のトレンド局面ごとに構築するものとし，そのトレンド期間で影響のある要因だけでモデルを構築する．変数選択では，多重共線性を持たないように注意
し，高い相関を持つ変数であれば，変数選択を行っている．

4. 2 要因の抽出
基準価額が高くなったり安くなったりするのは，様々な要因が複雑に影響しあった結果である．我々は月次報告書を利用し，影響を与えた要因の抽出を行う．月次報告書にはファンドの運用状況を確認するために必要な情報，基準価額の推移，基準価額の変動する要因などが記載されており，月に一度と情報の更4. 1 概要基準価額の変動理由を分析することで，従来のリターン・リ
スクのみによる商品選択とは異なる，影響要因による商品の理
解・選択ができるようになると考えている．
本研究で提案する要因の定量分析手法は以下のステップに分新頻度が高く，タイムリーな情報を得ることができることから極めて有用な情報源である．

4. 2. 1 月次報告書からの要因抽出
市況概況から投資信託商品に影響を与えた要因を抽出するために，条件付き確率場 CRF [5] を用いる．CRF は情報抽出でけられる（図 3）．

よく使われる手法であり，これを利用し，要因箇所と時間表現

Step1（要因の抽出） 基準価額に影響を与える要因を月次報の抽出を行う．その前処理として，運用報告書の市況概況の文

告書および日経クイックニュースから抽出する．まず，月次報
告書の市況概況からマクロ要因を抽出する．さらに，商品を構成する銘柄に関するニュースを日経クイックニュースよりミクロ要因として抽出する．抽出の際には，その要因がどの時点の要因かを特定するために時間表現やタイムスタンプを同時に取得している．

章に対し，日本語形態素解析器である Mecab [9] を用い，単語分割を行い，それぞれの品詞および品詞細分類を得る．

CRF の素性には品詞細分類，文字種「空白，数字， 英字，
漢字，ひらがな，カタカナ，その他」，および，要因箇所を表すラベルとして F ，時間表現を表すラベルとして T ，その他は

4. 3. 1 知識ベースの分類

市況概況

我々は日経シソーラスを用いて，要因の分類を行う．日経シ

月初から中国の経済指標の悪化や人民元安、上海株式市場の急落、
原油価格の下落などの悪材料が相次いで世界的に投資家心理が悪化する中…

ソーラスは日本経済新聞社が 1982 年から作成している新聞記

形態素解析
月初/から/中国/の/経済指標/の/悪化/や/人民元/安/、/上海株式市場/の/急落/、/
原油価格/の/下落/など/の/悪材料/が/相次い/で/世界的/に/投資家/心理/が/悪化する/中/…

事検索のための用語集であり，記事の出現頻度を考慮して選定された 1 万 3 千以上の用語はカテゴリ別に収録されている．本

ラベリング

研究では抽出された要因を日経シソーラスに対応させることで月初から中国の経済指標の悪化や人民元安、上海株式市場の急落、
原油価格の下落などの悪材料が相次いで世界的に投資家心理が悪化する中…

分類を行う．

T/T/F/F/F/F/F/-/F/F/-/F/F/F/-/
F/F/F/-/-/F/F/F/F/F/F/F/F/F/F/-/…

表 2 の各要因と関連性の高い日経シソーラスのカテゴリを選択し，カテゴリ別に収録されたキーワードを対応させた．分類

CRFによる要因（Ｆ）の抽出

では，要因文に日経シソーラスのカテゴリに含まれるキーワー'中国の経済指標の悪化', '⼈⺠元安', '上海株式市場の急落', '原油価格の下落', '悪材料が相次いで世界的に投資家⼼理が悪化', '6⽇連続の下落 '円⾼の進⾏', '国内企業の業績懸念などが重⽯となり下落基調, '⽇経平均株価は昨年来安値を割り込み', '21⽇には1年3ヵ⽉ぶりの安値となる 16,000円近辺まで下落', 'ECB(欧州中央銀⾏)総裁が追加緩和の可能性を⽰唆', '29⽇には⽇銀によるマイナス⾦利政策の 導⼊が好感されて戻りを試す

ドが含まれていれば，要因文をそのカテゴリと対応させる．
例えば，「経済指標」というカテゴリには日経シソーラスのカ
テゴリ「調査・統計」の 93 キーワードが対応する．
「米国雇用統計が予想以上に悪く」といった要因文の場合，雇用統計というキーワードを含むため，経済指標というに分類される．

図 4 CRF による要因抽出の概要図

また，「日経平均」と「日経平均株価得」といった省略語による表記ゆれの問題は Weblio（注 2）を用い解決する．もし，抽出しO を用いた．
要因 (F) の抽出の具体例が図 4 である．ラベルを推定する際
は，前後 2 文字の単語，品詞細分類，文字種と前 2 文字のラベ
ルタグを利用する．要因抽出および時間抽出の際は図 4 のようた要因文がどのカテゴリとも対応しなかった場合，カテゴリなしとして扱い，その後の分析で用いないものとしている．
さらに，時系列データを持つマクロ要因は，分析する際に日次データを用いることで，要因を正しく表現できると考え，要に F の開始文字から終了文字までを取得する．

因を以下の 3 つに分類している．

4. 2. 2 ニュースからの要因抽出
月次報告書には組み入れ銘柄が十銘柄程度記載されており，
その時点での構成比率が記載されている．市況概況および運用報告では，マクロ的な要因に焦点があたっており，個別銘柄の特徴的事象が記述されないことが多い．そこで，当該期間の日経クイックニュースよりこれらの銘柄に対応するミクロ要因を・マクロ変数要因「世界の株式市場」
・「金利・債券」
・「通貨・為替」・「商品価格」に属する要因であり，時系列データとして日次データと関連づけることが可能である．時系列データは日本銀行 （注 3） やInvesting.com（注 4） のデータを用いた．
・マクロ干渉要因

抽出する．
我々は，各ニュースの見出しに企業名および銘柄略称が含まれているものをミクロ要因として取得した．例えば，1 月にトヨタ自動車の株を保有している投資信託商品の場合， 1 月 1 日
から 1 月 30 日のニュースの見出しを確認し，トヨタ自動車を「経済指標」
・「国内外の政局」
・「金融政策」に属する要因であり，時系列データに干渉し，影響を与える要因である．
・ミクロ要因「企業業績」
・「組織管理・人事管理」
・「買収・提携・合併」
・
「株
価対策」
・
「新商品・サービス」
・「レーティング」
・「事件・事故」含むニュースを収集する．

に属する要因であり，個別企業要因である．

4. 3 要因の分類
この節では，抽出した要因を分類する手法を述べる. 経済法
令研究会によると株式市場の変動要因は，株式市場全体に関する要因と個別企業要因の２つに分けられる [10]．株式市場全体に関する要因には世界の株式市場，金利動向，為替などがあり，個別企業要因には，企業業績や株主構成の変化，資金調達などがある. 本研究では, 前者をマクロ要因，後者をミクロ要因とし

4. 3. 2 発生日の推定
この節では，要因の発生日を推定手法について述べる．要因の発生日を推定することで，影響を与えた期間を特定することができ，影響度の分析が正確になる．
まず，マクロ変数要因が時間表現と共に抽出されているなら
ば，対応する期間を発生日とする．もし，同一の文章内で時間表現が抽出されなかった場合，前の文章内に出ている時間表現て扱う (表 2)を利用する．それでも見つからない場合は，月を通して発生し表 2 株式市場変動要因ていたマクロ変数要因だと考える．

株式市場全体に関する要因（マクロ要因）

個別企業に関する要因 (ミクロ要因)

世界の株式市場

企業業績

金利・債券の動向

組織管理・人事管理

ニュースにてキーワードを探索し，発生日を決定する．例えば，

為替の動向

買収・提携・合併

商品価格

株価対策

10 月の月次報告書にて「雇用統計」というキーワードにより経済指標

新商品・サービス

国内外の政局

配当政策

金融政策

事件・事故

次に，マクロ干渉要因は，時間表現を用い，日経クイック（注 2）：http://thesaurus.weblio.jp/（注 3）：http://www.boj.or.jp/（注 4）：http://jp.investing.com/commodities/crude-oil-historical-data経済指標に分類されている「前半，雇用統計の悪化〜」のよう()εt ∼ N ID 0, σε2yt = µ1 + β1 xt + εt

(6)

な要因文が抽出されているなら，10 月の 1 日から 15 日において，最も”雇用統計”というキーワードが言及されている日を探一般的に弾力性は y のパーセント変化を x のパーセント変化

す．すると 10 月 7 日にもっとも言及回数が多いことから，10で割ったものであり，式 (7) のように書くことができる．

月 7 日に起きた要因として考えることができる．なお，同一文S∗ =章内で時間表現が抽出されていない場合は，マクロ変数要因と同様の処理を行う．

x ∂y
y ∂x

(7)

目的変数 y と説明変数 x が対数表示だとすると，本来の y と x

最後に，個別企業ニュースのミクロ要因の場合は，抽出時にの関係は以下のように書き直せる．

ニュースのタイムスタンプを得ることができるため，それを利log yb = µ
b1 + βb1 log x

用し，要因の発生日としている．なお発生時間が市場の後場終了後である場合は翌日に発生したものだとし処理をする．

celog yb = eµb1 +β1 ,log x

4. 4 要因分析のための状態空間モデル
4. 4. 1 概

b

要

(8)
(9)

yb = eµc1 + eβ1 log x = ea xb = cxb(10)x cbxbx ∂cxb
c1
=
=b=β
cx. x
cxb x

(11)

基準価額のような時系列データは、観測値が前の時点から影響を受けており，独立なデータではないことから，独立を仮定

このとき，する通常の回帰モデルではうまくデータ分析を行うことができS∗ =ない．このような複雑な時系列の関係性を表現するために我々は状態空間モデルを利用する．
状態空間モデルは．様々な応用問題に利用されてきており，高い柔軟性を持つ分析手法である．本研究では，この状態空間となり，y = cxb という曲線は固定弾力性を持つ．この場合，説明変数が 1% 下落したとき βb1 % 目的変数が変動することを示す．

モデルを使い，基準価額に対する各要因の影響度を推定するこ次に，干渉要因による影響度について述べる．干渉変数のあとを考える．状態空間モデルは残差が等分散性であることを仮るレベルモデルは，レベルと干渉変数の両方が確定的であるな

定しているため，基準価額やドル円や石油のような変数は推定

ら，式 (12) のように書ける．

時の残差が等分散になるように，対数値を用いる．

yt = µ1 + λ1 wt + εt4. 4. 2 モデル定式化
マクロ変数要因，マクロ干渉要因，ミクロ要因を用いた基準
価額への影響度の推定のための状態空間モデルの構築を行う．

yt = µt + βk,t xk,t + λm,t wm,t +εt ∼ N ID()
0, σε2n∑sl,t + εt

(1)

l=1

(2)

(
)
µt+1 = µt + ξt ξt ∼ N ID 0, σξ2(3)sl,t = yt−1 × cl,t × dl,t(4)

βt+1 = βt λt+1 = λt

(5)

(
)
εt ∼ N ID 0, σε2(12)干渉変数 wt は対数ではないので，回帰ウエイト λ1 の値は弾力性として捉えることはできない．そこで干渉変数の結果としての目的変数のパーセント変化は以下のように考える．

ybpre を干渉以前の µ1 + λ1 wt = µ1 ，また ybpost を干渉以後のµ1 + λ1 wt = µ1 + λ1 とする．いま yt を対数表示されたものとするならば，干渉による目的変数のパーセント変化は次のよう
になる．

100

( ybpost)e− eybpre= 100 (eµ1 − 1) = z
eybpre(13)

ただし，yt は t 時点における対数基準価額， xk,t は t 時点におとなり，マクロの干渉により，目的変数に z% の変化があった

けるマクロ変数 k の対数値， wm,t はある時点まで 0 をとり，と解釈することができる．

要因発生時より 1 となるマクロ干渉 m である．また sl,t はあ

4. 4. 4 基準価額のトレンド分割

る時点 t における，ある銘柄 l のニュースによる騰落率 d であ

我々は，基準価格のトレンド局面ごとに状態空間モデルを構る dl,t とその銘柄の構成比率 cl,t を前日の対数基準価額値に乗築することで，変動に影響を与えた説明変数を適切に選択して算して求められるミクロ要因の影響度である．

モデルを構築できると考えている．基準価額系列のトレンド分

未知パラメータの推定は最尤推定で求める．この場合，推定で求めるのは，観測値撹乱項 σε2 ， レベル撹乱項 σξ2 ，回帰係数

β ，λ である．
4. 4. 3 要因の影響度推定

割を行う際は，動的計画法 [11] を適用する．本研究では，以下のように基準価額の系列をトレンドに分割する.
それぞれのトレンドごとに，近似関数としてトレンドの境界

この節では，推定されたパラメタの解釈し，影響度を推定す点を結んだ直線を用意し，基準価額との二乗誤差平均 Si を得∑る．そして，スコアの合計値 U = ki=1 Si を最小化することるための計算式を述べる．まず，マクロ変数要因に関して述べで分割を求める (式 (14))．ここでは動的計画法を適用するためる．説明変数のあるモデルはすべての状態撹乱項をゼロにする

誤差の二乗誤差にマイナスを付加し，最大化の問題に置き換えと式 (6) で表される．このとき，回帰係数 β1 は弾力性としてている．

解釈することができる．

と構成銘柄を抽出する．すべて国内株式に投資する投資信託商品であり，「Japan New Century」「DIAM Emerging Markets」「JPX Premium」「J-Open」「J-Frontier」「Index Fund 225」の 6 商品を用いた．

5. 3 要因抽出・分類
CRF を用い，月次報告書の市況概況からマクロ要因を抽出

図 5 基準価額のトレンド分割

U=

k
∑

Si =

i=1

k
∑
(−
i=1

ti −1
∑
1
(f (t) − g(t))2 )t − ti−1 t=t

する．CRF の学習は抽出する同一投資信託商品の月次報告書を用い，予測する当月以外の残り 9ヶ月分を用いた．予想する

(14)

i−1

ラベルは要因（F）および時間表現（T），その他（O）である．
抽出はラベリングの精度を用い，評価する．

ただし，f (t) は営業日 t 日での基準価額，k は分割数．基準価

表 3 がラベリングの結果である．月次報告書の文章が平易で額との二乗誤差平均は Si とする．g(t) は境界位置にある点同

短い「Japan New Century」，「J-Open」は精度の良い抽出がで士を結んできた直線である．図 5 は分割の具体例である．

きている．しかし，月次報告書の文章が長く，記述内容が具体

4. 4. 5 説明変数の選択的な地名など詳細に書かれている「DIAM Emerging Markets」

説明変数に極めて高い相関を持った変数の組があると，回帰の抽出の精度は悪くなった. 特に「英国の EU 離脱の国民投票

係数の値が極めて高い値をとったり，回帰係数の正負が逆転すで，離脱派が勝利する」のように要因の間に句点が入るなどしるなどといった多重共線性の問題が起こり得る．

て，正しくラベリングできなかった場合がある.

本研究では，一般的に統計学において強い相関とよばれる 0.7

これは CRF の学習データが少ないために適切な抽出が行え以上の相関を持つ変数の組がある場合のみ変数の取捨選択を行ていないことから発生している失敗だと考えられる．そのため，

うことにする．強い相関がある場合は，その相関関係にある変扱う期間を拡大し，CRF の学習データに使える文章量を増や数のいずれかの変数を捨て，分析を行う．変数の選択は AIC のすと改善すると考えられる．

基準を用いて行う．

また，分類は以下の式で評価する．

本研究で用いる状態空間モデルの評価のための赤池情報量基

P recision =準 (AIC) は以下のようになる．

AIC =

1
(−2n log Ld + 2 (q + w))n(15)

ここで n は時系列の観測値数，log Ld は状態空間モデルで最大化する尤度関数の値，q は状態の初期値の総数，w は推定される撹乱項分散の総数を示す．一般に AIC が小さくなればなる
ほど，モデルの当てはめがよくできていることを示す．

5. 実

験

5. 1 概要2016 年 1 月から 10 月の月次報告書および日経クイックニュー
スを用い，提案手法の確認を行った．実験では，状態空間モデルを構築するために必要な要因の抽出と分類が正確に行えているか，また，提案した状態空間モデルの妥当性について検証を抽出した要因で正確に分類された要因数
抽出した要因数(16)

表 4 が分類の結果である．マクロ変数要因では，「ドル円」「石油」が全ての投資信託商品で共通して言及され，言及回数も非常に多かった．また，新興市場を対象とする「DIAM Emerging

Markets」や「J-Frontier」では，市場の需給や心理面に分類されるような要因文が多く，中型・大型を対象とする「JPX

Premium」や「Index Fund 225」では，他の商品に比べ，中国
経済に分類されるような要因文が抽出された．
マクロ干渉要因は，「米国の経済指標」や「日銀の金融緩和」
がどの投資信託商品でも言及されており．小型，中型，大型のどれを対象とした投資信託商品であれ，言及されるマクロ干渉
要因は共通であることが多かった．
ミクロ要因は，「Index Fund 225」のような大型銘柄で構成行っている．最後にケーススタディとして要因の影響度を定量化している．

5. 2 データセット
5. 2. 1 ニュースデータ
本研究で使用したニュースデータは，2016 年 1 月 1 日から

10 月 31 日までに QUICK で配信された日経ニュース 53440 件

表 3 CRF によるラベリングの精度
商品名Precison(F) Precison(T))

Japan New Century

0.937

0.944

DIAM Emerging Markets

0.887

0.841

JPX Premium

0.881

0.861

J-Open

0.937

0.944

J-Frontier

0.965

1

Index Fund 225

0.944

0.963

である．これらのニュースは，市況に対するマーケットコメン
トや企業に業績等の材料で構成され，信頼性の高さ，情報伝達

表4
商品名

分類の精度
Precison Number of factorsの速さから証券市場に参加する多くの投資家に読まれるテキス

Japan New Century

0.929

70

トデータである．

DIAM Emerging Markets

0.862

152

JPX Premium

0.881

152

J-Open0.917

72

J-Frontier

0.89

100

Index Fund 225

0.907

216

ALL

0.897

762

5. 2. 2 月次報告書
本研究で扱う投資信託商品の月次報告書は 2016 年 1 月から

10 月までの 10ヶ月分である．これらの月次報告書より市況概況

表 6 Ljung-Box Test による残差分析

表 5 平均二乗誤差によるモデルの比較
Monthly Model Trend Model without Segmentation

Japan New Century DIAM Emerging Markets JPX Premium

J-Open J-Frontier Index Fund 225

10.06515

0.09105

0.07414 0.06029

0.90750.824820.44930.3536

0.41360.45440.18250.162430.33080.17890.63170.31480.79320.892540.21170.07708

0.59110.22090.85810.777250.17520.007560.688

0.17820.185

0.61830.00826

0.9997

0.86

0.509

0.81350.321

0.24940.003370.15080.80050.3914

0.63180.99570.498280.8566

0.97350.161

0.87410.90390.996490.04484

0.292

0.63970.92770.24610.802

100.16030.44310.80260.14580.67320.8964

Japan New Century

0.00280.00260.0033

DIAM Emerging Markets

0.00350.00320.0037

JPX Premium

0.00380.00330.0044

J-Open0.00280.00260.0033J-Frontier

0.00450.0035

Index Fund

0.00280.0018された商品では，個別企業のニュースを多く取得できた，一方，「J-Frontier」のような新興市場を対象とする投資信託商品では，抽出数が少なかった．これは，日経クイックニュースが大型の
個別株のニュースを多く取り扱っていることも原因であると考分類がうまくいかない例として，「出尽くし感」「利益確定」「回避する動き」等のキーワードの不足，また「反発する場面」「一進一退の展開」「警戒感が緩和」などの要因文のように主語が欠落して抽出されている場合があった．これらの問題を解決することでより分類の精度は改善すると考えられる．

5. 4 モデルの妥当性
5. 4. 1 トレンドを考慮したモデル構築の妥当性
ここでは，以下の３つの手法で状態空間モデルの構築の検討
月ごとの月時報告書から抽出した要因を用い，月ごとに状態空間モデルを構築する (Monthly Model)．
ぞれぞれのトレンド区間で抽出した要因を用い，トレン

ドごとに状態空間モデルを構築する．分割数は 10 月分のデー
タを用いたため，10 とした (Trend Model)．

•かどうかを確認する必要がある．系列相関とは，時系列データ
において誤差項が互いに相関している状態のことを指す．残差に系列相関が見られる場合はモデル設定，特に説明変数が不十分である可能性がある．これを確認するための代表的な検定がLjung-box 検定 [12] である．
表 6 は，トレンドごとに状態空間モデルを構築し Ljung-Box
検定による残差分析を用った結果である．検定ではラグを 5 とし，0.05 以下だと系列相関があると解釈すると，ほぼすべての区間で，系列相関が見られなかった．これより分析に用いた要

を行う．

•

5. 4. 2 要因変数選択の妥当性
時系列分析する際には，残差分析を行い系列相関が見られる

えられる．

•

ル構築において改善が必要だと考えられる．

分割を行わず，状態空間モデルを構築する (Without

Segmentation)．
それぞれのモデル構築において，実際の基準価額とモデルに因が妥当であることが確認できる．

5. 4. 3 重回帰分析との比較
図 7 は，トレンドごとに重回帰モデルおよび状態空間モデル
で推定を行った結果である．重回帰モデルは，本来の基準価額の推移を必要以上に滑らかにして表現しており．状態空間モデルの方が明らかに推定精度が高いことがわかる．また重回帰モ
デルの場合，ラグ変数がないため，見せかけの回帰の問題により，回帰係数が必要以上に大きく評価してしまう問題もある．

よる推定値の平均二乗誤差は表 5 のようになった．トレンドごとに状態空間モデルを構築する方が，トレンドを考慮せずに状態空間モデルを構築するより精度の高い推定を行えている.
また，図 6 を見てもわかる通り，どの投資信託商品も共通して，騰落率が大きく変動する区間は誤差が大きくなっているが，5. 5 ケーススタディ
この節では，実際に投資信託商品に影響を与えた要因の影響度をある局面を題材に計測する．ここでは，「J-Frontier」の第トレンドを考慮して状態空間モデルを構築したモデルが一番精度が良いことがわかる．
分析において，投資信託の基準価額にあまり影響を与えていないマクロ干渉変数が市況概況に記述され，状態空間モデルに組み込まれると推定がうまくいかないことがあったため，モデ

図 7 重回帰モデルと状態空間モデルの比較表 7 平均二乗誤差による比較
Multiple Regression Model Trend Model

図 6 各モデルの実数値と推定値の誤差Japan New Century

0.01440.0026

DIAM Emerging Markets

0.00950.0032

JPX Premium

0.02210.0033

J-Open0.01240.0026

J-Frontier

0.01450.0035

Index Fund

0.088

0.0018

7 局面を用いた分析結果を紹介する．この局面では，マクロ変態空間モデルをトレンドごとに構築するモデルが、分割を行わ数要因として「円レート」，マクロ干渉要因として「米国の利ず状態空間モデルを構築する場合よりも良い推定が行えている

上げ見送り」「日銀の金融緩和現状維持」「英国の EU 離脱」，

ことを確認している．最後にケーススタディでは実際にそれぞ

ミクロ要因として，「ベクトルの株式分割」が得られ，局面内でれの要因の影響度を確認している．

基準価額が −1353 円ほど下落する下落局面である．

我々は，国内株式を主に扱う投資信託商品を扱ったが，債権

ここでは，回帰係数より，この局面でそれぞれの要因が与えたを主に扱う投資信託商品や不動産などを扱う投資信託商品も存

影響度を求める．この局面では，円レートが円高方向に 106.98

在するため，それらの投資信託商品も検証を行うべきであるとから 102 に −4.65% ほど推移している，ここで，式 (11) によ考えている．また，国内に限らず，海外の株式，債権，不動産

り，円レートが 1% 推移すると目的変数の基準価額が局面の始を扱う投資信託商品も存在する．特に海外の投資信託商品は，

日の 13617 円から 0.422% ほど推移することになるので，13617

様々な国の影響を受け，それぞれの影響度合いを考慮した新た円 ∗ − 4.65 ∗ 0.422% = −267 円ほど影響を与えたことがわかなモデルを構築する必要があると考えられる．

る，また，この区間での基準価額下落の 267/1353 = 19.7% を説明している．

今後は，状態空間モデルにより明らかにした要因の影響度をユーザに提示するアプリケーションの構築を考えている．

また，マクロ干渉要因がこの局面に与えた影響度も分析するこ

6. 1 謝辞とができる．例えば，式 (13) より，「英国の EU 離脱」は −4.89%

本研究で用いた NQN ニュースは (株)QUICK より提供されたほどの影響があると考えられ，13617 円 ∗ − 4.89% = −666

ニュースである．本研究の一部は，科研費（課題番号 25700033)

円影響を与えていることが分かる．これは基準価額下落のによる．

666/1353 = 49.2% を説明している．
また，ミクロ要因として，この期間では，「ベクトルの株式分割」がある．当日のベクトル株は始値から 2.9% ほど推移し，また J-Frontier は 6 月にベクトル株を構成比率の 1.7% ほど保有している．これより 12710 円 ∗2.9% ∗ 1.7% = 6.26 円ほどプラスに影響したとしている．
要因の影響度の目安程度ではあるが，各要因の影響の強さを検証する際に，テキスト以上の情報をユーザに与えることができると考えられる．この影響度をユーザに提供することにより，投資信託商品の基準価額の推移を理解することを支援できる．

6. 終 わ り に本研究では，投資信託の理解支援のため，月次報告書と日経クイックニュースを用い，基準価格の変動を理解するための，投資信託商品の要因分析手法を提案している．我々は，投資信託商品の基準価額に及ぼす要因を「マクロ要変数要因」と「マクロ干渉要因」「ミクロ要因」に分類して，その影響度合いを状態空間モデルを用いて，時系列的に分析する手法を提案している．
また，2016 年 1 月から 10 月の月次報告書および日経クイッ
クニュースを用い，提案手法の確認を行った．まず要因の抽出
および分類が高い精度で行えたことを確認している．次に，状表 8 「J-Frontier」の第 7 局面の要因分析
Date

NAV

分類

カテゴリ

マクロ要因

通貨

キーワード 回帰係数
円高0.422 -267.66

影響度

利上げ

FRB 利上げ見送り-0.040 -539.76

2016/06/08 13617
2016/06/09 13626
2016/06/10 13657
2016/06/13 13241
2016/06/14 12710 マクロ要因
2016/06/15 12826 ミクロ要因

株式分割 １株を３株に株式分割 (ベクトル)2016/06/16 12299 マクロ要因

金融政策

日銀金融政策現状維持-0.034 -465.73

2016/06/24 11836 マクロ要因 国内外政局

英国 EU 離脱

-0.50 -666.98+6.26

2016/06/17 12318
2016/06/20 12673
2016/06/21 12741
2016/06/22 12625
2016/06/23 12647
2016/06/27 12264

文献[1] 投資信託に関するアンケート調査報告書-2014 年（平成 26 年），
https://www.toushin.or.jp/statistics/report/research2014/[2] Kearney , Colm and Liu, Sha, Textual Sentiment in Finance: A Survey of Methods and Models, International Review of Financial Analysis, 2014．
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Causal Information in Financial Articles on Business Performance of Companies”,IEICE Trans.Information and Systems, vol.E92-D no. 12, pp. 2341-2350, 2009.
[4] Sakaji, H., Sekine, S, and Masuyama, S.,”Extracting Causal
Knowledge Using Clue Phrases and Syntactic Patterns”, in7th International Conference on Practical Aspects of Knowledge Management, pp. 111-122, 2008[5] J Laﬀerty, A McCallum, and F Pereira, Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data, In Proc. ICML ’01 Proceedings of theEighteenth International Conference on Machine Learning,
2001[6] 沖本 竜義, 平澤 英司, 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 52(4), 67-75,2014[7] Tetlock and Paul C., Giving Content to Investor Sentiment:
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62, pp. 1139-1168, 2007．
[8] 和泉 潔, 松井 宏樹, 松尾 豊 , 人工市場とテキストマイニングの融合による市場分析, 人工知能学会誌, Vol. 22, No. 4, pp.
397404.2007[9] Taku Kudo, Kaoru Yamamoto,and Yuji Matsumoto，Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis, Proceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp.230-237，
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[10] 経済法令研究会，実践証券業務 実践証券流通市場， pp. 58-59[11] R.Bellman, On the Approximation of Curves by Line Segments Using Dynamic Programming, 1961
[12] G. M. Ljung, G. E. P. Box. On a Measure of a Lack of Fit
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