論文の概要: Forecasting Crude Oil Price Using Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09111v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 08:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 13:49:11.236027
• Title: Forecasting Crude Oil Price Using Event Extraction
• Title（参考訳）: イベント抽出による原油価格予測
• Authors: Jiangwei Liu and Xiaohong Huang
• Abstract要約: 新たな原油価格予測フレームワークであるAGESLが,この問題に対処するために提案されている。 提案手法では,オープンドメインイベント抽出アルゴリズムを用いて関連するイベントを抽出する。 次に、将来の原油価格を予測するために、ニュースイベントの特徴、感傷的特徴、歴史的価格特徴を統合するディープニューラルネットワークを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.132096006921048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research on crude oil price forecasting has attracted tremendous attention from scholars and policymakers due to its significant effect on the global economy. Besides supply and demand, crude oil prices are largely influenced by various factors, such as economic development, financial markets, conflicts, wars, and political events. Most previous research treats crude oil price forecasting as a time series or econometric variable prediction problem. Although recently there have been researches considering the effects of real-time news events, most of these works mainly use raw news headlines or topic models to extract text features without profoundly exploring the event information. In this study, a novel crude oil price forecasting framework, AGESL, is proposed to deal with this problem. In our approach, an open domain event extraction algorithm is utilized to extract underlying related events, and a text sentiment analysis algorithm is used to extract sentiment from massive news. Then a deep neural network integrating the news event features, sentimental features, and historical price features is built to predict future crude oil prices. Empirical experiments are performed on West Texas Intermediate (WTI) crude oil price data, and the results show that our approach obtains superior performance compared with several benchmark methods.
• Abstract（参考訳）: 原油価格予測に関する研究は、世界経済に大きな影響を与えたため、学者や政策立案者から大きな注目を集めている。 原油価格は需給の他に、経済発展、金融市場、紛争、戦争、政治イベントなど様々な要因に影響を受けている。 これまでのほとんどの研究は、原油価格予測を時系列または計量変動予測問題として扱う。 近年,リアルタイムニュースイベントの効果を考察する研究が盛んに行われているが,これらの研究の大部分は生ニュースの見出しや話題モデルを用いて,イベント情報を深く探ることなくテキストの特徴を抽出している。 本研究では,新たな原油価格予測フレームワークであるAGESLを提案し,この問題に対処した。 提案手法では,オープンドメインイベント抽出アルゴリズムを用いて関連するイベントを抽出し,大量のニュースから感情を抽出するテキスト感情分析アルゴリズムを用いる。 そして、将来の原油価格を予測するために、ニュースイベント機能、センチメンタル機能、歴史的な価格機能を統合するディープニューラルネットワークを構築します。 ウェスト・テキサス・インターミディエート(WTI)原油価格データを用いて実験を行い,本手法がいくつかのベンチマーク手法と比較して優れた性能を示した。

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