投資家は，資産運用や資金調達のために数多くの資産価格分析を行っている．とりわけ，ファイナンス理論の発展と共に，過去の資産価格情報や決算情報などの数値情報を用いた分析方法は数多く報告されている．しかしながら，投資家にとって，数値情報だけでなく，テキスト情報も重要な意思決定材料である．テキスト情報には数値情報に反映されていない情報が含まれている可能性があり，テキスト情報の分析を通じ，有用な情報を獲得できる可能性がある．そのため近年，これまで数値情報だけでは計測が困難であった情報と資産価格との関連性の解明への期待から，経済ニュースや有価証券報告書，アナリストレポート，インターネットへの投稿内容などのテキスト情報を用いた様々な資産価格分析がなされている\cite{Kearney2014,Loughran2016}．本研究では，これらファイナンス分野及び会計分野の研究に用いるための金融分野に特化した極性辞書の作成を試みる．テキスト情報の分析を行う際には，テキスト内容の極性（ポジティブorネガティブ）を判断する必要がある．極性辞書を用いた手法は，この課題を解くための主流の方法の一つである．極性辞書によるテキスト分析は，キーワードの極性情報を事前に定義し，テキスト内容の極性を判断することで分析が行われる．ファイナンス分野及び会計分野の研究では，極性辞書による分析が標準的な手法となっている．極性辞書が標準的な手法となっている理由の一つとして，どの語句や文が重要であるかが明確であり，先行研究との比較が容易である点が挙げられる．また，金融実務の観点からすると，テキスト情報を利用して資産運用や資金調達をする際には株主や顧客への説明責任が必要であるという事情がある．そのため，内部の仕組みがブラックボックス化してしまう機械学習よりも，重要な語句や文が明確である極性辞書の方が説明が容易であることから，好まれる傾向がある．極性辞書には，GeneralInquirer\footnote{http://www.wjh.harvard.edu/{\textasciitilde}inquirer/}やDICTION\footnote{http://www.dictionsoftware.com/}などの心理学者によって定義された一般的な極性辞書や金融分野に特化したオリジナルの極性辞書\footnote{金融分野に特化した極性辞書として，LoughranandMcDonaldSentimentWordLists(http://www3.nd.edu/\linebreak[2]{\textasciitilde}mcdonald/Word\_Lists.html)がある．}が用いられる．金融分野では，独自の語彙が用いられる傾向があることから，\citeA{Henry2008}や\citeA{Loughran2011}では，金融分野に特化した極性辞書を用いることで分析精度が上がるとの報告がなされている．しかしながら，金融分野に特化した極性辞書を作成するためには，人手によるキーワードの選択と極性の判断が必要であり，評価者の主観が結果に大きく影響するという問題点が存在する．また，価格との関連性の高いキーワードも，年々変化することが想定される．例えば，新たな経済イベントの発生や資産運用の新手法などがあれば，その都度キーワードの極性情報を更新する必要があり，専門家による極性判断を要することとなる．自然言語処理におけるブートストラップ法をはじめとする半教師あり学習を用いる方法はあるものの，これも最初に選択するキーワードによって，分析結果に大きな影響を与えてしまうことなる．そこで，これら問題点に対する解決策の一つとして，本研究では人手による極性判断を介さずに，ニュースデータと株式価格データのみを用いて極性辞書を作成する方法論を提示する．株式価格データを用いて日本語新聞記事を対象に，重要語の抽出を試みた研究報告として，\citeA{Ogawa2001}や\citeA{Chou2008}，\citeA{Hirokawa2010}などがあるものの，これらは，株式価格情報からマーケット変動を十分に調節できていない．具体的には，株式固有のリスクを調節できていない．例えば，同じ銘柄であっても時期によって株式が有するリスクプレミアムに違いがあり，リスクに伴う株式価格変動が荒い時期と穏やかな時期があり，株式リターンが一見同じであっても，そこから得られる情報は異なることが広く知られている\cite{Campbell2003}．また，異なる銘柄について同様である．リスクに伴う株式価格変動が荒い銘柄と穏やかな銘柄があり，株式リターンが一見同じであっても，そこから得られる情報は異なることも広く知られている\cite{Campbell2003}．加えて，新聞記事には必ずしも資産価格変動と関連性の高い新鮮な内容のみが記述されているだけではない．本研究では，これら問題点も考慮し，なおかつ，金融市場における資産価格形成と関連性の高いメディアである日経QUICKニュースを用いて，重み付き属性値付きキーワードリスト（以下，本稿では「重み付き属性値付きキーワードリスト」のことを単に「キーワードリスト」と記述する．）の作成を行う．さらに，作成したキーワードリストによってどの時点でのニュース記事を分類できるかを，キーワードリストの作成に用いた日経QUICKニュースと他メディアであるロイターニュースの分類を通じて検証する．次章は，本分析で用いるデータに触れ，3章ではキーワードリストの作成方法，4章ではキーワードリストを用いた分類検証を記す．5章は，まとめである．