講演情報
[1Yin-B-02]言語モデルエージェントによる株式財務情報評価の基礎的検討
〇公文 瞳1、大藤 建太1 (1. 会津大学)
キーワード：
言語モデル、財務情報、投資
言語モデルが株式の定性的な財務情報をどのように判定し、それが定量的な機械学習モデルとどのように整合的／相補的な視点を提供しうるかについて、実験的な基礎検討をした。米国株式にならって「バフェット的日本株式」を選定し、その度合いをBuffettスコア（定量財務スコア）として定量化した。続いて、匿名化財務情報をもとにいわゆるバフェット哲学の構造的優位性（Economic Moat）概念を支える定性的情報を言語モデルエージェントに評価させて、それをもとに総合指標（定性構造スコア）を試算した。その結果、大多数の銘柄は少なくとも１つのスコアが低く、それ自体は納得的だった。また片方のスコアが高くても他方のスコアが低いケースは、定量スコアと定性スコアの相補性を示唆すると考えられ、本稿の評価枠組みがそのような相補的評価へのヒントを与えうると考えられた。定量財務スコアがきわめて高かった3銘柄では、定量財務スコア—定性構造スコア間に整合的関係が見られた反面、除外判定された銘柄では言語モデルからのネガティブな除外理由テキストが除外の要因となっていた。