[2N4-GS-10x] AI応用：金融・社会システム分析

14:00 〜 14:15

[2N4-GS-10x-03] LLMsベースの金融センチメントスコアの判断根拠分析

〇種村 賢飛^1,3、久保 健治^1,3、中川 慧^2,3 (1. 東京大学、2. 大阪公立大学、3. 株式会社松尾研究所)

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キーワード：

金融、大規模言語モデル、センチメント分析

本論文は, 経営者によるMD\&Aテキストに対してLLMsが付与するセンチメントスコアの判断根拠を, 企業ファンダメンタルズとの対応関係から検証する。
Fama-French 5ファクターおよび企業特性によるLLMスコアの説明モデルを推定し, センチメント単回帰・線形残差回帰・非線形残差回帰の3手法でフォワードリターンに対する増分説明力を評価した。
2016--2024年度の日本企業を対象に, 複数のLLMおよびベースライン手法を用いた分析の結果, LLMセンチメントはSizeおよびProfitabilityと正の相関を示し, 既存ファクターとの部分的な情報重複が確認された。
FF-5ファクター制御後も一部のLLMはフォワードリターンに増分説明力を保持し, テキスト固有の定性情報を捉えていることが示唆された。
年度別分析では, 回帰係数の符号がLLMを含む全モデルで年度ごとに正負に変動し, 安定性は限定的であった。
また, 偶数年度に$R^2$が高くなる顕著な2年周期パターンが観察された。
さらに, LLMのProfitability依存度は経時的に低下しており, MD\&A開示品質の向上が一因と考えられる。