[1D3-GS-13-02]Word2Vecを用いたニューステキストのESGファクター運用
〇秋山 祥伍1、江口 潤一2、鈴木 智也1,2(1. 茨城大学大学院理工学研究科、2. 大和アセットマネジメント株式会社)
キーワード:
金融、テキストマイニング、強化学習
ESG投資は企業の環境 (Environment),社会 (Social),ガバナンス (Governance) への取り組みを評価した投資である.企業のESG文書開示数によりESGへの積極性を評価した研究がある一方で,ESGというキーワードの曖昧さにより,各企業の開示文書の内容からESGへの取り組みを評価することは難しい.そこで本研究では,Word2Vecを用いて各単語をベクトル化し,「環境」「社会」「ガバナンス」に類似するESGトピックワードを抽出する.さらに各企業に関連するニューステキスト内にどの程度ESGトピックワードに類似する単語を含むかを算出し,客観的に各企業のESGスコアを評価する.このESGスコアの高低に基づいてESGファクターを構成することで,伝統的な5ファクター以外の追加的リターンを得られるか検証した.その結果,「環境」ファクターが5ファクターでは説明できない追加的なリターンを有することを確認した.
