DEIM Forum 2016 G3-2

株価とニュース報道を用いた上場企業の暗黙関係の発見
馬場

慧†

強††

馬

† 京都大学工学部情報学科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: †baba@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††qiang@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし 企業間の関係分析は，マーケティングや意思決定において重要である．企業の Web サイトなどで子会社やグループ会社などに関する記述は多いが，スポンサー関係や取引先などの暗黙的に関連する企業に関する情報は少ない．本研究では，関連するニュースイベントに対する株価の動向の類似性を分析して，上場企業間の暗黙的な関係を発見する手法を提案する．提案手法では，まず，株価を市場，業種と企業自身の三つの要因の合成モデルから生成されると仮定し，市場や業種の影響を調整した企業の株価を抽出する．調整済みの株価系列データを正規化した上，関連するニュースイベントの日付を元に実価データの部分系列を抽出し，抽出された部分系列の類似度を計算すること
で，関連性の強い企業を発見する．東京株式市場の株価データとの財経新聞のニュース記事を用いて提案手法の評価
を行う．
キーワード

関係マイニング，投資情報分析，時系列データ

1. は じ め に企業は組織であり，他の組織との関わり合いの中で存続させ成長させることが重要である．企業は他の企業との関係によって多種多様な組織間のネットワークを構成している．このような組織と組織の関係ネットワークを分析する「組織間関係論」
は長年研究の対象となっており [1]，現在も研究が行われている．
企業間には様々な関係が存在しており，企業の Web サイト
等やニュース記事を見ることによって他の企業との関係を調べることができる．しかし，企業間の関係には様々な種類があり，グループ会社，子会社といった明示的な関係もあれば，スポンサー関係や取引先など直接は明らかにされていない暗黙的な関図 1 2015/10/19

MORNINGSTAR より抜粋

係もある．企業間の関係性を分析する研究は既に行われているが，インターネットで得られるテキスト情報から明示的な関係のみの分析を行っているものが多い [2]．

部品を供給している企業の業績も良くなり株価が上昇する．

本研究では，企業同士の関係を株価という観点から明らかに企業の株価が上昇するような材料が出ているにも関わらず，し，関係のある企業を集めた企業間のネットワークを分析する

株価が下落しているといった場合も存在する．図 1 は 2015 年

ことで，企業の競争力の分析や戦略決定，個人投資家の企業の10 月 19 日の MORNINGSTAR（注 1） で発表されたニュース記

成長性の分析や投資企業選定の支援を行う．

事である．北川鉄工所 (6317) は「15 年 9 月中間期の連結利益本研究では意思決定支援に重要である，業績に影響を及ぼす

予想を引き上げ，純利益は一転して増益見通し」という株価が関係を対象とし，株価とニュースイベント情報を併用した手法

上昇するような材料が出ているが，実際の株価は 3 円のマイナを提案する．企業間に業績に影響を及ぼす関係が存在すれば，ス (前日比-0.993%) になっている．そのような場合に，我々は，両企業の株価の動きに類似性があると考えられる．企業の業績

企業の業種，市場全体の影響が大きく関係していると考える．

を調査するに当たって株価は非常に重要な要素の一つであり，以後本論文では純粋な企業自身のみの株価を実価，業種の指数

株価が上昇しているときは企業の業績もよく，株価が下落してを業種指数，市場の指数を市場指数と呼ぶ．本研究では，企業いるときは企業の業績も悪いといったことが多い．企業間の株の株価は実価，業種指数と市場指数からなるとし，株価の合成

価の動きの関連性を調査することで，その企業間の関係性を明モデルを提案し，それに基づいて実価を求めて企業の関係を分らかにすることもできる．例えば，ある企業が自動車の開発を析する．

行った際に別の企業の部品を使用していれば，その部品の売れ

企業間の関係を分析する際に，まず，異なる企業の株価の値

行きは自動車の売れ行きに左右される．そのような時，自動車が売れて，開発した企業の業績が良くなり株価が上昇すれば，（注 1）：http://www.morningstar.co.jp/

幅の差を調整するため，企業の実価の前日比を求めて正規化すに発見する．

る．次に，企業間の関係が動的に変化することを考慮して，企ニュース記事やソーシャルネットワーク等のテキスト情報業に関係するニュースイベントをトリガーとして株価の比較すが株価に影響を与えるという研究も多く存在する．Tetlock はる範囲を決定する．比較範囲の系列データを用いて，企業間のWall Street Journal の市場観測のコラム記事から悲観度を抽出

関連度を推定する．本研究では，正規化した実価データを用いし，ダウ工業平均株価と関係していることを明らかにした [7]．

て企業間の関連度を計算する手法として，ハミング距離，SAX

また，Bollen らは Twitter のテキスト情報であるツイートを解法，相関係数と偏相関係数の四つの手法を検討する．

析し，世間のムードを測ることによってダウ工業平均株価の変本研究の主な貢献は以下にまとめる．

動の予測する試みを行っている [8]．このようにテキスト情報は•企業の株価の合成モデルを提案し，市場や業種の影響を

株価の変動を測るうえで重要な指標のひとつとなっている．こ

調整して，より企業自身の業績を反映している実価を用いて企れらの研究では，テキスト情報を将来的な株価変動の予測に用業間の株価の動向の類似性を求める．(3 節)

いているが，本研究では株価変動の予測ではなくテキスト情報•

前日比を用いて株価を正規化して類似度を計算する手法を提案している．提案手法は異なる企業間の株価の単価の差を吸収し，値のトレンドにフォーカスした分析ができる．(4 節)•

を株価の変動のタイミングを示す情報として利用する．

3. 株価データの合成モデル

ニュースイベントを用いて比較する株価の範囲を決める．

本節では株価データの合成モデルについて述べる．業界や市企業間の関係は時間の経過と共に変化するため，比較対象の株場の影響によって変動し，企業そのものの動きを表していない

価の範囲の選別が非常に重要である．提案手法は，ニュースイ

株価のデータで関連度を計算することを避けるため，株価の合ベントをトリガーとし，比較範囲を動的に決めることで，直近成モデルを提案する．さらに，この合成モデルを用いて，企業のニュースイベントが発生してからの企業間の関係を抽出するの株価から市場と業種の影響を調整する手法を提案する．

ことが可能である．(4. 5 節)

1 節で説明したように，本研究は，企業自身の業績のみから

本論文の構成は次の通りである．2 節では企業間の関係や，なる株価を実価，業種の指数を業種指数，市場の指数を市場指テキスト情報が株価に与える影響に関する関連研究を示し，3数と呼ぶ．実価，業種指数，市場指数が株価を構成している式

節では本研究で仮定する株価データの合成モデルについて記す．

を求める際に，季節調整 [9] の考え方を用いる．季節調整とは経4 節では企業間の関係を分析する際の手法を説明し，5 節では済統計の時系列データから季節要因を取り除く手法であり，株評価実験の方法とその結果を示す．そして，6 節は本研究のま価の分析にも使用される．本研究では季節調整で利用される合とめである．

成モデルである乗法モデルを用いる．元の株価のデータを Xt ，

2. 関 連 研 究

実価を Ct ，業種指数を It ，市場指数を Mt とすると，株価の合成モデルは下記のように定義される．

企業間ネットワークを抽出，分析し，知見を得る研究は盛んにおこなわれている．金らは Web 上に存在している情報から
企業間の関係を明らかにし，企業ネットワークを抽出する手法

Xt = Ct × It × Mt

(1)を提案している [2]．金らの研究は企業間の関係性を導き出す情報として，Web 上のテキスト情報のみを対象としており，抽出

ただし，It には調節する企業が属する業種の業種別株価指数，

する関係性の対象も提携関係と訴訟関係のみに絞っているが，Mt には調節する企業が東証 1 部であれば TOPIX，東証 2 部

本研究では関係性の対象を取らず，企業の業績に焦点を当ててであれば東証 2 部株価指数といったようにその企業が属する市

関係性があるかどうかを判断する．

場の株価指数を用いる．企業が属する業種は，東京証券取引所

Woo らは協調性，適応性，雰囲気といった観点から企業間関係の質を評価し，関係とサービスの質の関係を明らかにする手が定めた 33 業種を利用する．この合成モデルを用いて，調整する企業の株価の実価 Ct を式 (2) のように計算する．

法を提案している [3]．また，Rauyruen らは企業間関係の質を決定する要因としてサービスの品質や売り手へのコミットメン
ト，信頼性，満足度をあげており，関係の質と購買の意図，繰
り返し買うかどうかの忠実性に及ぼす影響の関係を調べた [4]．

Ct =

Xt

(2)

It × Mt

Woo らや Rauyruen らは企業間の関係の質をサービスの向上

例として，トヨタ自動車 (7203) の 2015 年 12 月 30 日のや顧客分析に利用するものと位置づけており，意思決定には利実 価 を 求 め る 手 順 を 示 す．ト ヨ タ 自 動 車 は 業 種 と し て 輸

用しない．

送 用 機 器 ，市 場 と し て は 東 証 1 部 に 属 し て い る ．2015 年

サッカーとファイナンスの関係の分野では，Michael らや

12 月 30 日 の 株 価 ，業 種 指 数 ，市 場 指 数 は そ れ ぞ れ 7488，

Aliakbar らはサッカーのクラブチームの試合結果がスポンサー

3267.86，1547.3 であるので，トヨタ自動車の実価 (ctoyota )企業の株価に影響を与えることを明らかにしている [5] [6]．これらの研究では暗黙に関係する企業をスポンサー関係をもとに手動で与えているが，本研究では株価のデータをもとに自動的

は ctoyota =7488
3267.86 × 1547.3= 0.00148 である．

表 1 データセット
株価データ(株価データダウンロードサイト)

ニュースデータ(財経新聞)

企業情報(Yahoo! Finance)

個別銘柄の株価

ニュース記事のタイトル

企業コード

業種別株価指数

ニュース記事の本文

企業名

市場ごとの株価指数

ニュース記事の日付

業種名
市場名

4. 関係分析手法
本節では，株価とニュースを用いた企業間の関係の分析手法について述べる．4. 1 節では本研究で扱うデータセットについて説明し，4. 2 節では入力データと出力データおよび処理の流れを示す．4. 3 節では，問合せの企業とその関連企業候補の株
図2

価データの正規化について述べる．4. 4 節と 4. 5 節では，正規処理の流れ化されたデータを用いて企業間の関連度とそのためのデータ範
囲の決める方法についてそれぞれ説明する．

4. 1 データセット

使用されているものを用いる．例えば，企業コード 7203 の企本研究で使用する入力は表 1 にまとめる．

業であれば ‘トヨタ自動車’ であり，企業コード 7267 の企業は株価データは株価データダウンロードサイト （注 2） のデータ

‘ホンダ’ である．また，企業名に全角アルファベット等が含まを用いる．株価データダウンロードサイトから 2007 年から現れている場合には半角に変換したのちに検索する．

在までの TOPIX，業種別株価指数等の様々な株価指数データ，

4. 2 手法の概要

全ての上場企業の個別銘柄データを csv ファイルでダウンロー

提案手法の処理の流れを図 2 に示す．

ドして利用する．各株価指数データには株式市場営業日の始値，

•

入力データ

高値，安値，終値，各個別銘柄データには株式市場営業日の始入力データは 4. 1 節に説明したように，ニュースデータと株価

値，高値，安値，終値，出来高，売買代金が保存されているが，データを用いる．また，調べたい企業コードをユーザから入力

その日にあったニュースイベントの全ての影響を反映している

する問合せとする．つまり，入力は問合せである企業コード，

終値を株価のデータとして用いる．各個別銘柄データの中でも，企業株価データベースとニュースデータベースからなる．

東証 1 部，東証 2 部，東証マザーズ，ジャスダックに上場して

•

出力データ

いる企業のうち，Yahoo! Finance（注 3） に企業のページが存在す

出力データとして問合せである上場企業とその他の上場企業のる銘柄のみを対象とし，株価データに欠損値を含んでいる銘柄

関連度を比較し，高い順にランキング形式で表示する．ユーザは対象としない．本研究では使用するニュース記事を 2010 年には上場企業のランキングを提示し，企業間関係の分析の支援

9 月 14 日以降のものとしているので 2010 年から 2015 年の株をおこなう．

価データを使用する．
ニュース記事のデータは財経新聞（注 4） のニュース記事を使用する．財経新聞は様々なカテゴリのニュース記事を配信しているが，本研究では株価に直接影響を与えやすい企業の動きの•処理

入力データを出力データにする際の処理の流れは以下の通りである．

– STEP1

ニュースを多く扱っている企業・産業カテゴリのニュース記事

企業の株価データ，業種指数，市場指数を 3 節の式 (2) を用いのみを対象とする．対象とするニュース記事の期間は最大にさて計算し各企業の実価を求め，正規化を行う．

かのぼることができる 2010 年 9 月 14 日から 2015 年の株式

– STEP2

市場最終日である 2015 年 12 月 30 日の 5 年強とする．また，ニュース記事の中から対象としている企業に言及しているニューニュースイベントによって比較範囲を決定した際に，範囲内のス記事を取り出し，発表された日付を元に関連度を求める際にデータがすべて揃っていない企業は関連度を計算することが不用いるデータの範囲を決定する．

可能であるため，そのような銘柄は対象としない．

– STEP3

企業名の記事への言及の有無に基づいてその企業の関連ニュー

実際に，STEP1 で求めた実価と STEP2 で設定した範囲を元スであるか否かを決める．企業名としては Yahoo! Finance でに問合せである上場企業とその他すべての上場企業との関連度を計算する．

4. 3 実価の正規化（注 2）：http://k-db.com/（注 3）：http://finance.yahoo.co.jp/（注 4）：http://www.zaikei.co.jp/

前日比は株価データを解析する際に重要な指標のひとつである．多くのファイナンスの Web サイトで公開していることか

この式により，大きく外れた値を棄却し，その日の前日比とし

表 2 KDDI の終値
日付

株価(KDDI)

業種指数(情報・通信業)

市場指数(TOPIX)

実価(KDDI)

2015/3/25

8144

2776.221592.01

0.001843

2015/3/26

8186

2751.24

1568.820.001897の絶対値ですべての δ を割ることによって，−1 から 1 の値に

2015/3/27

2727.02729.791552.780.000643

正規化する．

2015/3/30

2723.02737.35

1557.770.000639ては前後の日の前日比の平均値を与える．
さらに，比較する企業群の中で外れ値を除いた一番大きな δ

4. 4 関 連 度
時系列データの関連性分析の手法には様々なものがあり，文らもその重要度がうかがえる．前日比は現在の株価が前日の株

字列にエンコードしたのち，文字列の類似度を計算する手法も価の終値の値から何 % 増減しているかを表している．企業にあれば，そのままのデータを比較していく手法もある．本研究

よって値の大きさが違う株価をすべて同じスケールのデータに

では，時系列データの関連度を求めるにあたって，両方の手法変換できるので，比較することが容易になる．また，ニュースを用いる．文字列にエンコードしたのちに文字列同士の類似度

イベントが発生してから株価がどのように推移したのかを見る

を計算する手法としては 4. 4. 1 節のハミング距離と 4. 4. 2 節の必要がある本研究では，前日比により前日からの株価の推移を

SAX 法を使用し，そのままの時系列データの関連度を求める

明らかにする．

手法としては 4. 4. 3 節の相関係数と 4. 4. 4 節の偏相関係数を使

前日比を求める際，前日のデータが必要であるため，前日のデータが存在しない株取引開始の日の値は 0 とする．式 (3) は用する．実験では，この 4 種類の手法について実験結果を用いて考察を行う．

前日の株価の終値を cpd−1 ，当日の株価の終値を cpd としたと

4. 4. 1 ハミング距離

きの前日比 (δd ) を求める式である．

同じ長さをもつ文字列同士の類似度を示す尺度としてハミング距離が利用されている．ハミング距離では距離が小さいほど比較する二つの時系列データは類似しているといえ，2 つの文0, d = 1δd =cpd − cpd−1
× 100, d > 1
cpd−1

字列の距離は，一方の文字列に文字の置換を行いもう一方の文(3)

字列に変形する最小のコストとして求められる．従来のハミン
グ距離の計算では，文字の置換コストはすべて 1 であるが，本研究では文字の辞書順を考慮する．

株式分割や株式併合が行われた際には δ の絶対値が非常に大きな値となってしまう場合がある．例として，KDDI(9433) の株式分割が行われた時の株価の変動を示す．表 2 は，株式分割が行われた前後 2 日間の株価データである．この時，実価を前日比での正規化を行うとそれぞれの期間の前日比は正規化した実価を文字列にエンコードする際，使用する文字の数 k（注 6） はパラメータとして与え，実験的に変更できるようにする．k の値はすべてのデータが同じ文字にエンコードされないように 1 より大きくとる．各文字のとる値の範囲は −1 から 1 までの範囲を k の値で等間隔に割ったものとする．
文字の種類は前日から株価がいかほど上昇下落したかを表す(−2.844, 194.798, 0.747)となり，株式が分割された日の前日比の値が極端に大きくなっているのがわかる．
そこで，前日や翌日の値に比べて当日の δ の絶対値が極端に大きくなっていることがあれば，外れ値として処理することによって，株式分割や株式併合の際の値の変化に対処する．実価の前日比のデータを δi (δ1 = 0, i = 1, 2, · · · , n) とし，µ を δiの平均値，σ を δi の標準偏差とすると，δi の式 (4)（注 5） が成り立つ際に δi は外れ値であるとする．外れ値を処理する際の式は
式 (5) である．

ものであるので，文字の置換のコストをすべて 1 にしてしまうと株価の関連度を測る際に不都合が生じる．このような不都合を防ぐために，ハミング距離の文字の置換に文字の差によるコ
ストを付加する．具体的には隣接する文字に置換する場合のコ
ストを 1 とする．a から j への置換のコストは 9 となり，a か
ら b のコストは 1 となるので，文字の種類によってコストが変わる．この新たに文字の置換の定義を変更したハミング距離を用いて文字列同士の距離を求める．2 つの比較する文字列をA = a1 a2 a3 · · · an ，B = b1 b2 b3 · · · bn とし，関数 dict(x) を文
字 x を辞書順でならべたときに何番目かを表す関数とすると，ハミング距離を求める式は式 (6) のようになる．

δi <= µ + 10σ
= µ − 10σ or δi >(4)
dh (A, B) =δn−1 , i = nδi = δi−1 + δi+1 , i =
| n
2

n
∑

|dict(ai ) − dict(bi )|

(6)

i=1

(5)

関連度 (rh (a, b)) を求める式は以下の式である．この値が 0に近いほど関連度が高いと言える．len(X) は文字列 X の長さ（注 5）：σ の係数である 10 は実験的に決定した値であるので，最適な係数は今（注 6）：最適な k の値を求める方法については，今後の研究で検討する予定であ

後検討していく予定である．

る．

を表す関数とする．本研究では，比較する文字列の長さは同じであるので len(A) = len(B) である．以下，関数 len() は同様の定義のものとして扱う．

0, |r − c| < 1=cellr,c =β−βmax(r,c)−1

rh (A, B) =dh (A, B)len(A)(10)
min(r,c) ,otherwise

ただし，cellr,c は辞書順に並べたときの r 番目と c 番目のアル(7)

ファベット間の距離を表す．アルファベットサイズが 10 のときを例にとって考えると，a と e の距離は dict(a, e) = cell1,5 =4. 4. 2 S A X 法
SAX 法 (Symbolic Aggregate approXimation) は時系列デー
タを分析する際に用いられる手法の一つであり，Lin らによって提案された手法 [10] である．SAX 法も時系列データを文字

β4 − β1 = −0.25 − (−1.28) = 1.03 となる．
関連度 (rs (Q, C)) を求める式は以下の式である．この値が 0に近いほど関連度が高いとする．

列にエンコードしてから類似度を測る手法であるが，ハミング
距離の際に用いた文字列へのエンコードとは異なり，標準正規rs (Q, C) =分布に従いエンコードを行う．

SAX 法ではまず，PAA(Piecewise Aggregate Approximation) という操作を行う．PAA は時系列データを時間軸に沿って等間隔に w 個のフレームに分割し，各フレームの平均値を求
め，各フレームに含まれているデータをそのフレームの平均値に置き換えるという操作である．時系列データ C = c1 , c2 , · · · , cn
を C = c1 , c2 , · · · , cw に変換するとき，変換後の値を求める式は式 (8) のようになる．

dm (Q, C)len(Q)(11)

4. 4. 3 相 関 係 数
相関係数は 2 つの変数データの相関の程度を示す数値であり，統計学の相関分析の分野で広く用いられている．相関係数を求める際に様々な手法があるが，本研究ではピアソンの積率相関係数を用いる．

2 つのデータ列を X = x1 , x2 , · · · , xn と Y = y1 , y2 , · · · , ynとすると，ピアソンの積率相関係数 r は X と Y の共分散とX と Y それぞれの標準偏差で求めることができる．相関係数
w
ci =
n

cor(X, Y ) を求める式は式 (12) のようになる．

ni
w

∑

cj

(8)

n (i−1)+1
j= w∑n

本研究では 1 日ごとの前日からの実価の上昇下落に注視しているため，平均値を取ると特徴が失われてしまう可能性が高い．そのため，SAX 法では PAA で時系列データを操作してから類似度の計算を行うのに対し，本研究ではフレームの数を
ニュース発生時から経過した日数とし，1 日ごとの実価のデー
タを PAA の変換を行った後のデータとして扱う．つまり，実価は 1 日のデータの平均と考える．

PAA で変換した後の実数値のデータはアルファベットの文字列にエンコードされる．データが標準正規分布に従うといcor(X, Y ) = √∑i=1 (xi − X)(yi − Y )n2i=1 (xi − X)

√∑
n

(12)

2
i=1 (yi − Y )ただし，X ，Y はそれぞれ X ，Y の相加平均を表している．
関連度 (rc (X, Y )) を求める式は以下の式である．この値が 1 に近いほど関連度が高いと言える．lendata(X) はデー
タ X の個数を表している．以下 lendata() は同様の定義とし て 扱 う．本 研 究 で は ，扱 う デ ー タ の 個 数 は 同 じ な の で ，lendata(X) = lendata(Y ) である．

う仮定のもとエンコードを行うので，文字列の各アルファベッ
トが同一確率で出現する．アルファベットの文字数をアルファ
ベットサイズと呼び，文字の分割点はアルファベットサイズごとに決めておくことができる．例えば，アルファベットサイズ
が 10 のときの分割点はは (β1 , β2 , β3 , β4 , β5 , β6 , β7 , β8 , β9 ) =(−1.28, −0.84, −0.52, −0.25, 0, 0.25, 0.52, 0.84, 1.28) となる．
Q = q1 q2 · · · qw と C = c1 c2 · · · cw を文字列にエンコード後の時系列データとする．Q と C の距離を求めるために，Lee ら
は式 (9) の距離関数を定義している．

rc (X, Y ) =cor(X, Y )lendata(X)(13)

4. 4. 4 偏相関係数
相関係数では 2 つの変数の相関を明らかにするものであるが，2 つの変数に影響を与える他の変数が存在する可能性を考慮していない．このような影響を与える変数が存在していて，本来相関がないような 2 つの変数が相関があるような結果が出てしまうことを疑似相関といい，相関関係を調査する際に考慮すべ
きものとなっている．偏相関係数は 2 つの変数の間に存在する

v
√ u w
∑
nu
t (dist(qi , ci ))2dm (Q, C) =w i=1

相関関係を求める際に，その他の影響を与えている変数の影響(9)を取り除いた相関の程度を示す数値である．
本研究で扱うデータである実価は時系列データなので，両方

ただし，dict(q, c) は以下の通りの定義により計算される関数でが時間に関係している変数である．よって，2 つの実価から時ある．

間という変数の影響を除外した相関を求める．2 つの実価を X ，

Y ，時間を T とおき，cor(X, Y )，cor(X, T )，cor(Y, T ) をそ

表3

評価実験における問合せ企業の一覧

れぞれ変数間の相関係数とすると，偏相関係数 pcor(X, Y, T )

企業名

企業コード

業種

市場

は式 (14) で求められる．

JT

2914

食料品

東証 1 部

セブン&アイ・ホールディン

3382

小売業

東証 1 部

グス

cor(X, Y ) − (cor(X, T ) × cor(Y, T ))√pcor(X, Y, T ) = √1 − cor(X, T )2 1 − cor(Y, T )2
(14)
関 連 度 (rp (X, Y, T )) を 求 め る 式 は 以 下 の 式 で あ る ．こ

武田薬品工業4502

医薬品

東証 1 部

トヨタ自動車

7203

輸送用機器

東証 1 部

ホンダ

7267

輸送用機器

東証 1 部

キヤノン

7751

電気機器

東証 1 部

三菱 UFJ フィナンシャル・グ

8306

銀行業

東証 1 部8411

銀行業

東証 1 部

日本電信電話

9432

情報・通信

東証 1 部

NTT ドコモ

9437

情報・通信

東証 1 部

ループの 値 が 1 に 近 い ほ ど 関 連 度 が 高 い と 言 え る ．こ の と き ，みずほフィナンシャルグルー

lendata(X) = lendata(Y ) = lendata(T ) である．

プ

pcor(X, Y )rp (X, Y, T ) =lendata(X)(15)

4. 5 ニュースイベントによる比較範囲の決定
企業同士の関連性は時間の経過とともに遷移する．企業間の(2015/12/30 − τ ) + 1 >
= 30

(16)

関係を調べるときに，対応する時間の範囲を決める必要がある．

この期間に起こったニュースイベントは現在の関連度に関する

時間の範囲を決定することにより，企業間の関係をダイナミッ

ニュースイベントとする．決定された比較範囲を用いて比較手クに捉え，データセットに用意されている全ての期間を比較す

法を適応する．

る必要がなくなるので計算量も小さくすることができる．
例えば，ある企業が他の企業に部品供給をしている場合を考5. 評 価 実 験

える．納品先の企業が部品供給する企業をコンペティション方

5. 1 実験の概要

式で決めているとすると，コンペティションに勝利して部品供株価の合成モデルおよびそれを用いた企業間の関係分析手法

給をしている間は企業同士の業績はリンクしており，関連度はを評価するための実験を行った．実験では，被験者が実際に調高くなると考えられるが，別の企業がコンペティションに勝利べてつけた企業の関連度のランキングと提案手法によって導出してしまうと，その瞬間から部品供給が打ち切られるので関連された企業の関連度のランキングを比べて nDCG(Normalized

度が低くなってしまうと予想される．

Discounted Cumulative Gain) [11] を計算する．被験者として企業の関係を調査するにあたって過去の企業同士の関係も重

4 人の大学 (院) 生に対し，10 社の問合せ企業と提案手法でラ要であるが，意思決定を行う際には今現在の関係性を考慮すべ

ンクインしたそれぞれの問合せ企業との関連の強い企業群を与きである．2 節で述べたように，ニュースイベントは株価の上え，企業間の関係の強さを 5 段階評価してもらい，その結果に昇下落を判断するうえで必要不可欠な材料であり，発生して株基づいて提案手法と比較手法の nDCG の値をそれぞれ算出し価が大きく変動する可能性が高い．よって 2015 年 12 月 30 日

た．関連度を求める際に使用する 4 つの手法で得られたランキ

現在，一番最近発生したニュースイベントから現在までの範囲

ングの nDCG を計算し比較を行う．次に，合成モデルを用いを比較範囲とし，実価の比較を行うことで，最新の企業間同士て株価調整を行った場合のランキングと調整を行わない場合のの関連度を抽出することができる．

ランキング結果の nDCG を比較し，合成モデルの有用性につニュース記事は収集できる最も過去のニュース記事が発表された 2010 年 9 月 14 日以降のものとし，t = τ のときにニューいて考察する．

5. 2 データセット

スイベントが発生したとする．期間 [τ, 2015/12/30] の間隔が十評価実験において，問合せとなる対象企業を 2016 年 1 月 18分に大きければその時間帯に対応する実価データを比較するこ

日当時時価ランキングを元に上位 10 社とした．また，業種によとで関連度を計算し，関連性の推移を測る．しかし，本研究でる違いも考慮するため，一つの業種に対して最大 2 社までとし，用いる時系列データの比較手法はデータ数が少なすぎれば関連

ニュースイベントが発生してから 2015 年 12 月 30 日のデータ

度が大きいか全くなしかの二極化してしまうため，時系列デーが揃っていない企業は対象外とする．対象とする 10 社は表 3

タにある程度の長さがなければ関連度を導出することができなにまとめる．ニュース記事は 2010 年 9 月 14 日から 2015 年 12

い．そこで，期間 [τ, 2015/12/30] の間隔に使用するデータの月 30 日までの財経新聞の記事を用いた．

長さの最小値を設定しなければならない（注 7）．本研究では，使5. 3 パラメータの設定

用するデータの長さの最小値として 30 日間と設定することに企業の実価データを文字列にエンコードする際に用いられる

する．つまり，式 (16) がいつでも成り立つものとする．
（注 7）：最適な最小値を求める方法について今後検討する予定である．

文字数 k の値 (4. 4. 1 節を参照) を決定する調査を行った．調査では計算量の観点からも考えて，k の値を k = 10 から k = 102

表 4 nDCG の平均値
1.00
0.95

ハミング距離

SAX 法

相関係数

偏相関係数

実価

0.865

0.857

0.902

0.903

株価

0.844

0.837

0.844

0.838

nDCG@i0.90

したものが図 4 である．調整前の株価の nDCG@i(i = 5, 10, 15)0.85の各値をプロットし，グラフ化したものが図 5 である．横軸 i

0.80が評価するランキングの長さ，縦軸が nDCG@i の値を表して

0.75
0.70
10

いる．図 4 から文字列にエンコードし，文字列同士の距離を計
20

30

40

50

60

70

80

90

100

k

算する手法 (ハミング距離，SAX 法) より，文字列にエンコードすることなくデータ同士の相関係数を計算する手法 (相関係数，偏相関係数) が適していることがわかる．

図 3 k の nDCG@30

図 4 と図 5 を比較して，nDCG@i の i の値が小さい時には

nDCG の大きな差は見られないが，i の値が大きくなると図 5
では nDCG の値が急落しているのが見て取れる．このことかまでの間に存在する k の値を 10 刻みで変動させ，2016 年 1 月

ら，nDCG@i の i の値を大きくすれば，調整を行っていない株

18 日当時時価総額 1 位のトヨタ自動車 (7203) を問合せの対象

価データを比較するよりも，提案したモデルで比較を行った方

企業として関連企業のランキング結果に基づいて k を選定した．

が企業の関連度をより正確に捉えられることが分かる．

k の値一つに対して 4. 4. 1 節で述べた手法を用いてランキン

図 4 と図 5 の nDCG@i(i = 5, 10, 15) の値の平均値をとったグを上位 30 件まで導出し，各 k の値で導出された企業の OR

値を表 4 にまとめる．表 4 より，相関係数よりも偏相関係数のをとって企業の和集合を作成する．ランキングの評価を行う際

手法がより適していると言える．また，全ての手法において，には nDCG を用いる．その企業の和集合に被験者一人が企業間調整を行った実価の nDCG の平均値が調整していない株価のの業績の関係を 5 段階で評価した後，k の値ごとに nDCG@30

nDCG の平均値よりも大きくなっており，提案した株価モデルを計算し，nDCG の値が最大となったものをハミング距離でのが効果的であるとわかる．

k の値として使用する．結果のグラフを図 3 に示す．

5. 5. 2 ニュースイベントを用いた比較範囲の選定手法の図 3 から，k = 80 のときに nDCG 最大となる．k の値が小評価

さい時はランキングに出てくる企業が変化していないことから，

ニュースイベントによって比較する範囲を決定した場合の偏相k の値はある程度大きい方がよいと思われる．今回の実験では，関係数の nDCG@i(i = 5, 10, 15) と比較する範囲を限定せずにハミング距離を用いる際に nDCG の値が最大だった k = 80 と2010 年 9 月 14 日以降の両企業の株価のデータが存在している範するが，最適な k の値を決める方法については今後検討してい囲全てで比較した場合の偏相関係数の nDCG@i(i = 5, 10, 15)

く予定である．

を表したグラフが図 6 である．なお，実験で用いた企業の中に

5. 4 評 価 方 法

は比較範囲を広げると欠損値を含んでいる企業も存在したため，評価方法としては，まず，各関連度計算手法を用いて対象と株価データに 2 日連続で欠損値を含んでいる企業については比する企業とその他の企業とのランキングの上位 15 件を求める．

較を行わないものとし，それ以外の株価データに欠損値を含ん

次に，各手法で求められた企業群の OR をとり，4 手法のいずでいる企業については，元の株価データを xi (i = 1, 2, · · · , n)

れかにランクインした企業の和集合を作成する．和集合に含まとし，欠損値 (xj ) を以下の式 (17) に基づいて補完した．

れる企業と問合せとなる対象企業の業績の関係性が大きいと思われるものから順に 5 点，4 点，3 点，2 点，1 点というように5 段階で 4 人の被験者に評価してもらった．人間が与えた関係の強さのランキングと手法で計算されたランキングの各手法のnDCG を算出して比較することで，関連度の計算手法の精度を比較する．

nDCG の値は問合せとする対象企業 10 社の値の平均とする．
また，その値が最も大きかった手法を使用し，合成モデルを用いて株価調整を行った場合のランキングと調整を行わない場合のランキングの nDCG を比較する．nDCG は上位 5 件，10 件と 15 件での値を考慮する．

5. 5 実 験 結 果
5. 5. 1 合成モデルとそれに基づく株価調整手法の評価
実価の nDCG@i(i = 5, 10, 15) の各値をプロットし，グラフ化
x2 , j = 1
xj = xn−1 , j = n xj−1 + xj+1

, otherwise
2(17)

図 6 から，ニュースイベントを使い，範囲を限定して比較した方が全期間を比較範囲としたときより nDCG@i の値が大きい
ことがわかる．このことから，ニュースイベントを活用することで，計算量が減少するだけでなく，企業間の関係性として正しいランキング順に並べることができると考えられる．

5. 6 議論

この節では問合せの対象企業ごとの結果を調査する．表 5 は

nDCG@15 のときの結果である．

1.00

1.00

㴦㴶㵊㴇‫཭ڑ‬
4"9๏
૬ؔ܎਺
ภ૬ؔ܎਺

0.95

0.95

nDCG@i

0.85

0.80

0.85

0.80

0.75
0.70

0.90

nDCG@i

0.85

0.80

0.75
5

10

15

0.70

0.75
5

10

i

図4

㴢㴼㱟㴐㳻㴰㵊㴟㳇㳤㳧‫ؒظ‬
શ‫ؒظ‬

0.95

0.90

nDCG@i0.90

1.00㴦㴶㵊㴇‫཭ڑ‬
4"9๏
૬ؔ܎਺
ภ૬ؔ܎਺

15

0.70

5

10

i

実価の nDCG@i

15i

図 5 株価の nDCG@i

図 6 比較範囲ごとの nDCG@i の値算出する関連度でランキングし，nDCG の結果を用いて評価を

表 5 nDCG@15
企業コード

ハミング距離

SAX 法

相関係数

偏相関係数

行った．実験結果から，株価の合成モデルによる株価の調整と

2914

0.872

0.847

0.830

0.834

ニュースイベントによる比較範囲の選定の有効性を確認した．

3382

0.695

0.718

0.850

0.856

4502

0.868

0.798

0.806

0.804

7203

0.878

0.916

0.917

0.920

7267

0.847

0.856

0.894

0.894

今後，クラウドソーシングを用いた大規模な評価実験の実施，

また，ケーススタディの結果では，株価を文字列にエンコード
して編集距離で関連度を計算することの可能性が示された．

7751

0.811

0.729

0.838

0.832

パラメータ k の設定，比較範囲の最小値の決定，暗黙な関係発

8306

0.804

0.819

0.866

0.867

見の評価や応用システムの構築について行う予定である．

8411

0.912

0.936

0.915

0.916

9432

0.772

0.798

0.776

0.806

9437

0.809

0.809

0.919

0.895

謝

辞

本研究の一部は，科研費 (課題番号 25700033) と SCAT 研究
費助成による.

表 5 において相関係数と偏相関係数の値はかなり似通った値となっている．これは実価という時系列データは時間に比例して増えるなどといったデータではないため，時間の変数の影響はほとんどないものと考えられる．

nDCG@i(i = 5, 10, 15) の平均をとった結果としては偏相関係数の値が一番高いが，企業によっては文字列にエンコード
して文字列同士の距離を計算する手法が有用である企業もある．武田薬品工業 (4502) はハミング距離の nDCG@15 が最大となっている．i の値にもよるが，ハミング距離や SAX 法の

nDCGi が高くなっている企業も存在する．よって，エンコード手法を改良して他の距離関数に基づく関連度の計算手法について今後検討したい．
特に，編集距離では置換の他にも削除と挿入の操作を定義しているので，時系列データのずれに対応することができる．本
研究では株価のデータとして終値を使用しているので 1 日のずれというのは大きいかもしれないが，株価データの粒度を大きくした時などはずれを考慮することによって，企業の業績推移
から関連企業への業績の推移が始まるまでのタイムラグの影響を排除することができると考えられる．

6. お わ り に本研究では，株価の合成モデルとそれに基づく，株価とニュース報道を併用した企業の関係分析手法の提案を行っている．提案手法は企業間の関連度の強さをランキング形式で明らかにし，企業や個人投資家などの企業間ネットワーク分析の支援を行う効果が期待できる．
評価実験において，上場企業 10 社の関連企業を提案手法で

文

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