LDA方式による金融政策トピック抽出
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(2) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-DBS-159 No.9 Vol.2014-IFAT-115 No.9 2014/8/1. 究．また，トピック変化から株価データの推移を予測. る．ケインズ経済学は，しばしば「不確実性革命」と. する研究，テキストデータから金融市場の動向を分析. してとらえられる．ケインズは将来に対する知識はい. す る 研 究 [3]な ど が あ る ．ま た ，余 野 ら は ，英 国 中 央 銀. つも揺れ動き不確実であるとし，不確実性の存在する. 行の金融政策委員会議事録から金利の動向を予測し，. 中での経済行動の分析が欠かせないと主張した．奥村. それにより通貨の取引戦略を決める研究を行っている. は，不確実性が高い場合，人間は理性的判断だけでは. [4]．. 行動していないので，不確実性が高い場合は脳科学及. 他方，我々の目的は，金融政策決定会議録の内容把. び心理学的分析により，人間の直感や個人的な判断に. 握を支援することである．議事録を読む人は，その政. 基づく行動を解明することが重要であると論じ，サブ. 策決定過程を理解するために読むのであるが，議事録. プライムローン・バブルなどを例にあげて，説明して. に は 「 為 替 変 動 」「 震 災 の 影 響 」「 欧 州 ソ ブ リ ン 問 題 」. い る [7]．経 済 の 不 確 実 性 の 指 標 に つ い て は ，シ カ ゴ 大. な ど 多 種 多 様 な 単 語 が 出 現 し ，議 論 さ れ た 問 題 を 整 理 ，. の Davis ら が U.S. Economic Policy Uncertainty Index と. 把握するまでに時間がかかる．この時，トピック抽出. し て 計 算 し て い る [8-10]． Davis ら も ， The Wall Street. 技法により抽出されたトピックを手掛かりとすること. Journal な ど の 新 聞 記 事 か ら の テ キ ス ト マ イ ニ ン グ を. で，議論された問題を理解することが容易になる．. 行 っ て ，こ の 指 標 を 計 算 し て い る [10]．こ う し た 経 済 や. 分析結果として興味があることは，. 政治の分野での不確実性の指標の研究は活発に行われ. (1). トピックの出現時期と持続期間，. ている．. (2). 要因が国内的要因か海外的要因かの区別，. 本稿では，日本銀行政策委員会金融政策決定会合議. 等 で あ る ．(1)は ，あ る 事 件 が 起 こ り ，そ の 事 件 が 政 策. 事 要 旨 [11](以 後 ，議 事 要 旨 と 略 す )の ト ピ ッ ク 分 析 を 行. に影響を与えた期間を測るものである．そして，他の. う ． 次 節 で は ，分 析 手 法 に つ い て 説 明 す る ．第 3 節 は. 事件にとって代わられるまでの時間である．また，そ. 抽出したトピックの時系列変化を示し，とのトピック. の原因が国内的要因か，海外的要因かも重要である．. 内容を考察する．第 4 節はまとめてである．. 一般的に言って，国内的要因の予測のほうが，海外要 因に比較して容易であり，政策決定者も対処が容易で ある．他方，海外的要因は予測が困難であり，対処が 困難である．. 2. 実 験 方 式 分析対象は，日本銀行政策委員会金融政策決定会合 議 事 要 旨 で あ る ．東 日 本 大 震 災 は 日 本 経 済 に と っ て は ，. 政策決定議事録は，経済などが安定している時期. 未曽有の大惨事であり，比類なき不確実性の高い状況. にはトピックに大きな変化は見られないと推測される．. で あ っ た ．震 災 の 影 響 だ け で は な く ，2010 年 前 後 に 起. 安 定 期 と は ， 例 え ば ， James Stock と Mark Watson な. き た 欧 州 ソ ブ リ ン 問 題 ，タ イ の 大 洪 水 等 の 影 響 に よ り ，. ど が 指 摘 し た great moderation と 呼 ば れ る 1980 年 代 か. 日本経済の不確実性は著しく高まった．よって，震災. ら 2005 年 に か け て の 米 国 経 済 の 非 常 に 安 定 的 な 拡 大. 直後はトピック変化も激しいと予測されるので，トピ. の 時 期 で あ る [5]．こ の 時 期 ，米 国 の 物 価 は 安 定 し て お. ッ ク 抽 出 を 行 う 時 期 と し て ， 震 災 直 後 の 2011 年 3 月. り，株価や地価も上昇を続けた．このような経済安定. か ら 12 月 を 選 ん だ ．. 期には，政策決定議事録のトピックも安定しており，. 金融政策決定会合とは，日本銀行の最高意思決定機. 変化は少ないと予想できる．反対に，不確実性が高い. 関である政策決定の金融政策の運営に関する事項を審. 時期には，政策決定議事録のトピック変化は激しくな. 議・決 定 す る 会 合 で あ る [11]．同 会 合 は ，毎 月 1～ 2 回. ることが予想される．. 開 催 さ れ ，議 事 事 項 と し て は ， （ 1）金 融 市 場 調 節 方 針 ，. トピック抽出が有効であるのは，そうした，不確実. （ 2）基 準 割 引 率 、基 準 貸 付 利 率 お よ び 預 金 準 備 率 、 （ 3）. 性 が 高 い 時 期 と 考 え ら れ る ．不 確 実 性 が 高 い 時 期 と は ，. 金融政策手段（オペレーションにかかる手形や債券の. 例えば，東日本大震災後の日本経済，リーマンショッ. 種 類 や 条 件 、担 保 の 種 類 等 ）、 （ 4）経 済・金 融 情 勢 に 関. ク後の世界経済などが挙げられる．. する基本的見解等がある．議事要旨は，次回の決定会. 本稿で使う不確実性という語は，経済学者ナイトが. 合 で 承 認 の う え 、そ の 3 営 業 日 後 に 公 表 さ れ る ．WEB. “ Risk, Uncertainty & Profit ” [6] の 中 で 定 義 し た. で公開される．議事録は議事要旨に比較して，詳細な. uncertainty を 指 す ． ナ イ ト は リ ス ク と 不 確 実 性 を 区 別. 審 議 過 程 が 記 録 さ れ て い る が ， 各 会 合 か ら 10 年 を 経. する．リスクは，それが起こる可能性についての客観. 過 し た 後 で な い と 公 表 さ れ な い た め ，震 災 直 後 の 2011. 的確率分布を思い描けるもので，それが起こる客観的. 年の議事録はまだ公表されていない．よって我々は議. 確率分布を思い描けないものを，ナイトは不確実性と. 事録要旨を分析対象とした．. 呼ぶ．不確実性の高い場合，数学的期待値は客観的に. ト ピ ッ ク 抽 出 は ，Latent Dirichlet Allocation(潜 在 的 デ. は計算不可能で，主観的確率だけに依存することにな. ィ リ ク レ 配 分 法 )モ デ ル に よ る ア ル ゴ リ ズ ム に 従 っ た ．. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. 2.
(3) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-DBS-159 No.9 Vol.2014-IFAT-115 No.9 2014/8/1. LDA 方 式 は ， ベ イ ズ の 推 定 (Bayesian inference)を 用 い て い る ． LDA 方 式 に つ い て は ， オ リ ジ ナ ル 論 文 [12]を 参 照 し て 頂 き た い ． こ の LDA 方 式 の 探 索 空 間 は 広 く ， 計 算 量 が 大 き い た め ， 現 在 の 多 く の LDA を 用 い た 研 究 で は ，Gibbs サ ン プ リ ン グ を 用 い た ラ ン ダ ム・ウ ォ ー ク に よ る 探 索 が 広 く 用 い ら れ て い る [13]．我 々 も Gibbs サンプリングを用いる計算方式を取った． LDA 方 式 で は ， ト ピ ッ ク 数 を 最 初 に 決 め る ． 普 通 ， 5 か ら 10 個 と す る ．決 め た ト ピ ッ ク 数 が 適 切 で あ る か の判定が非常に重要となるが，トピック変化が顕著に 現れるトピック数，を試行錯誤で決めていく．. 図 3． 対 ド ル 為 替 の 変 化 ． 円 高 が 進 行 し た の は ， 震 災 直 後 の 3 月 17 日 (79.22 円 )， 8 月 3 日 (77.18 円 )， 10 月 28 日 （ 75.84 円 ）． 矢 印 は ， 7 月 と 11 月 を 表 し て い る ．. 3. 抽 出 ト ピ ッ ク の 評 価 本節では，抽出したトピックの内容について検討す る．我々はトピック数は 5 が適切であると考えた．以 下，トピック数 5 とした場合の評価を行う．トピック の比重の月毎の変化を図 1 に示す． 我 々 は こ の 中 で TOPIC1 に 注 目 し た ． こ の ト ピ ッ ク は ，3 月 ，8 月 に 比 重 が 大 き い が ，こ の 時 期 は 円 高 進 行 図 1． 抽 出 し た ト ピ ッ ク の 時 系 列 変 化 ． 比 重 は 月 ご と. の 時 期 と 重 な る が (図 3)， TOPIC5 と は ， 以 下 の 点 が 異. で合計が 1 になるように正規化している．. なる． (1)震 災 直 後 の 3 月 14 日 の 議 事 要 旨 で 比 重 が 非 常 に 大. 0.3. TOPIC 2. きい．. TOPIC 3. TOPIC 4. (2)11 月 に 円 高 進 行 が 起 こ っ た が ， そ の 時 に は TOPIC1 の比重は高くない．. 0.25. (3)日 経 平 均 株 価 が 3 月 ， 8 月 に 下 落 し て い る (図 4 参 照 )．. 0.2. このトピックの比重のピーク時は，円高進行というよ 0.15. 0.1. りは，株価の下落時期に重なっている．そこで，我々. TOPIC 1. はこのトピックは，株価下落に関係をもつトピックで. TOPIC 5. あると考えた．次に，このトピックに頻出する単語か ら，その単語を含むオリジナル文章を読んでみると，. 0.05. 以下のような文章等があった．. 多くの委員は、やや長い目でみて、電力供給を巡る. 0 Mar-11. Apr-11. May-11. 1:等-％-海外-投資-増加. Jun-11. Jul-11. Aug-11. Sep-11. 2:経済-物価-資金-円-政策. Oct-11. Nov-11. Dec-11. 3:市場-動き-国-人-リスク. 不確実性や、円高の進行などを背景に、企業の海外シ. 図 2． ト ピ4:委員-金融-的-供給-企業 ッ ク ご と の 比5:性-影響-推移-面-認識 重の時系列変化のようす．大. フトが加速する可能性にも注意する必要があると指摘. き い ド ッ ト の ラ イ ン で 示 さ れ た TOPIC1 は ，3 月 と 8 月. した。複数の委員は、特に、震災に伴う供給面の制約. にピークがあること．小さいドットのラインで示され. を克服しつつあるこの時期に円高が進むことは、企業. た TOPIC5 は ，7 月 と 11 月 に そ の 前 の 月 か ら の 増 加 が. マインドを大きく悪化させる可能性があると述べ、別. 大 き い こ と が 分 か る ．TOPIC4 は ，前 半 で あ る 3-6 月 に. の委員は、日本経済の成長期待の低下に繋がる可能性. 増加したが，以降，比重が低い．. もあると述べた． （ 金 融 政 策 決 定 会 合 議 事 要 旨 ，２ ０ １. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. 3.
(4) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2014-DBS-159 No.9 Vol.2014-IFAT-115 No.9 2014/8/1. 参. １年８月４日開催分より引用）. 考. 文. 献. TOPIC1 が ， 震 災 直 後 の み に 比 重 を 上 げ る ト ピ ッ ク であれば，震災による不確実性に関するトピックと説 明できるが，震災から回復しつつある 8 月にも比重を 高 め て い て ，そ れ が 株 価 下 落 と 強 く 相 関 し て い る ．8 月 は，電力供給問題，円高進行などの国内要因により， 海外に企業シフトが起こるのではないかという不安が， 高まり，結果として株価下落につながったと考えるの は 妥 当 で あ る ．よ っ て ，我 々 は ，TOPIC１ を ， 「日本経 済 の 先 行 き に 関 す る 不 安 」を 示 す ト ピ ッ ク と 解 釈 し た ． このような，株価の下落と強い相関をもつトピックが 抽出できたことは，非常に興味深い．. [1] D. Peramunetilleke and R. K. Wong, "Currency exchange rate forecasting from news headlines," presented at the Proceedings of the 13th Australasian database conference - Volume 5, Melbourne, Victoria, Australia, 2002. [2] S. Kogan, D. Levin, B. R. Routledge, J. S. Sagi, and N. A. Smith, "Predicting Risk from Financial Reports with Regression," Tepper School of Business, Paper 416, http://repository.cmu.edu/tepper/416, 2009. [3] 三 菱 東 京 UFJ 銀 行 , "テ キ ス ト マ イ ニ ン グ 手 法 を 用 い た 経 済 市 場 分 析 の 試 み ," 2007. [4] 余 野 京 登 ，和 泉 潔 ，後 藤 卓 ，松 井 藤 五 郎 ，陳 昱 , "英 文経済レポートのテキストマイニング分析ツール の 開 発 ," 第 6 回 人 工 知 能 学 会 フ ァ イ ナ ン ス に お け る 人 工 知 能 応 用 研 究 会 （ SIG-FIN ） , 2011. [5] J. Stock and M. Watson, "Has the business cycle changed and why?," National Bureau of Economic Research Macroeconomics Annual 2002, vol. 17, 2003. [6] F. H. Knight, Risk, uncertainty and profit. Boston, New York,: Houghton Mifflin Company, 1921. [7] 奥 村 洋 彦 , "「 場 」の 歴 史 的 変 容 と 経 済 分 析 :リ ア ル タ イ ム (Real-Time), イ グ ノ ラ ン ス (Ignorance)を 取 り 入 れ た 構 造 分 析 の 必 要 性 ," 学 習 院 大 学 経 済 論 集 , vol. 48, pp. 213-236, 2012. [8] S. R. Baker, N. Bloom, and S. J. Davis, "Measuring Economic Policy Uncertainty," working paper, 2013.. 図 4．日 経 平 均 株 価 の 変 化 ．震 災 直 後 と ，8 月 に 株 価 が 大きく下落している．. 4. ま と め 日本銀行政策委員会金融政策決定会合議事要旨の テキストデータから，トピック抽出を行ない，トピッ クの時系列変化を分析した．対象期間は，日本経済の 不 確 実 性 が 非 常 に 高 い ，東 日 本 大 震 災 後 の 3 月 か ら 12 月 ま で と し た ． 分 析 は LDA モ デ ル に 基 づ く ト ピ ッ ク 抽出アルゴリズムを用いて行った． トピックのタイトルを判定する手法としては，原文 の文章を参照するほか，関連性の高い経済時系列デー タを参照した．例えば，株価，及び，為替レートの変 動である．その結果，トピックのうち，一つが株価の 下 落 と 関 連 性 が 高 い こ と を 発 見 し ，そ の タ イ ト ル を「 日. [9] S. R. Baker, N. Bloom, and S. J. Davis. Economic Policy Uncertainty. Available: http://www.policyuncertainty.com/ [10] D. Wassel, "Trying to Calculate the Cost of Uncertainty," Wall Street Journal WORLD, p. http://online.wsj.com/news/articles/SB1000142412788 7323316804578161252496111518, Dec. 5, 2012. 日 本 銀 行 . (2011). 日 本 銀 行 政 策 委 員 会 金 融 政 策 決 定 会 合 議 事 要 旨 . Available:. [11]. http://www.boj.or.jp/mopo/mpmsche_minu/minu_2011 /index.htm/ [12] D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, "Latent dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. [13] T. L. Griffiths and M. Steyvers, ""Finding scientific topics," Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 101 (Suppl. 1), pp. 5228–5235, 2004.. 本経済の先行きの不安」に関するトピックとした．ト ピック抽出分析は，トピックの正当性を科学的にいか に評価するかが重要であり，その証拠として我々は他 の経済時系列データを用いた． 今後とも，金融政策会議の議事録の内容把握を支援 するため，トピック抽出の研究を進めていきたい．. ⓒ 2014 Information Processing Society of Japan. 4.
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