論文の概要: FinXABSA: Explainable Finance through Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02563v4
- Date: Sat, 14 Oct 2023 15:01:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 05:59:10.315914
- Title: FinXABSA: Explainable Finance through Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: FinXABSA:Aspect-Based Sentiment Analysisによる説明可能な財務
- Authors: Keane Ong, Wihan van der Heever, Ranjan Satapathy, Erik Cambria and
Gianmarco Mengaldo
- Abstract要約: 本稿では,金融学的に説明可能な統計的関係を導出し,財務分析における説明可能性に関する新たなアプローチを提案する。
提案手法は、財務文献からアスペクトリストを作成し、アスペクトベースの感情分析をソーシャルメディアテキストに適用することを含む。
派生関係の発見は、Granger因果関係を適用して、各アスペクトのセンチメントスコアの株価予測能力を決定することによって、堅牢化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.04270769176084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel approach for explainability in financial analysis
by deriving financially-explainable statistical relationships through
aspect-based sentiment analysis, Pearson correlation, Granger causality &
uncertainty coefficient. The proposed methodology involves constructing an
aspect list from financial literature and applying aspect-based sentiment
analysis on social media text to compute sentiment scores for each aspect.
Pearson correlation is then applied to uncover financially explainable
relationships between aspect sentiment scores and stock prices. Findings for
derived relationships are made robust by applying Granger causality to
determine the forecasting ability of each aspect sentiment score for stock
prices. Finally, an added layer of interpretability is added by evaluating
uncertainty coefficient scores between aspect sentiment scores and stock
prices. This allows us to determine the aspects whose sentiment scores are most
statistically significant for stock prices. Relative to other methods, our
approach provides a more informative and accurate understanding of the
relationship between sentiment analysis and stock prices. Specifically, this
methodology enables an interpretation of the statistical relationship between
aspect-based sentiment scores and stock prices, which offers explainability to
AI-driven financial decision-making.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, アスペクトベース感情分析, ピアソン相関, グレンジャー因果関係, 不確実性係数を用いて, 財務的に説明可能な統計関係を導出することにより, 金融分析における説明可能性の新たなアプローチを提案する。
提案手法は,金融文献からのアスペクトリストを構築し,ソーシャルメディアテキストにアスペクトベースの感情分析を適用し,各側面の感情スコアを計算する。
ピアソン相関は、アスペクト感情スコアと株価の間の財務的に説明可能な関係を明らかにするために適用される。
派生関係の発見は、Granger因果関係を適用して、各アスペクトのセンチメントスコアの株価予測能力を決定することによって、堅牢化される。
最後に、アスペクト感情スコアと株価の間の不確実性係数スコアを評価することにより、解釈可能性の付加層を追加する。
これにより、株価に対して最も統計的に重要な感情スコアが決定できる。
他の手法と比較して、我々のアプローチは感情分析と株価の関係をより情報的かつ正確な理解を提供する。
具体的には、アスペクトベースの感情スコアと株価の統計的関係の解釈を可能にし、AIによる財務意思決定の説明可能性を提供する。
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