論文の概要: Industry Risk Assessment via Hierarchical Financial Data Using Stock Market Sentiment Indicators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02707v2
- Date: Sat, 13 Jul 2024 08:52:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 05:28:16.752903
- Title: Industry Risk Assessment via Hierarchical Financial Data Using Stock Market Sentiment Indicators
- Title（参考訳）: 株価指数指標を用いた階層的金融データによる産業リスク評価
- Authors: Hongyin Zhu,
- Abstract要約: 本稿では,実時間株式市場データと生成小言語モデル(SLM)を活用した産業動向の分析手法を提案する。
重要な課題の1つは、生データの固有のノイズであり、統計分析の精度を損なう可能性がある。
本稿では,業界トレンド分析における二段階的アプローチとして,明示的および暗黙的分析を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9463895540925061
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Risk assessment across industries is paramount for ensuring a robust and sustainable economy. While previous studies have relied heavily on official statistics for their accuracy, they often lag behind real-time developments. Addressing this gap, our research endeavors to integrate market microstructure theory with AI technologies to refine industry risk predictions. This paper presents an approach to analyzing industry trends leveraging real-time stock market data and generative small language models (SLMs). By enhancing the timeliness of risk assessments and delving into the influence of non-traditional factors such as market sentiment and investor behavior, we strive to develop a more holistic and dynamic risk assessment model. One of the key challenges lies in the inherent noise in raw data, which can compromise the precision of statistical analyses. Moreover, textual data about industry analysis necessitates a deeper understanding facilitated by pre-trained language models. To tackle these issues, we propose a dual-pronged approach to industry trend analysis: explicit and implicit analysis. For explicit analysis, we employ a hierarchical data analysis methodology that spans the industry and individual listed company levels. This strategic breakdown helps mitigate the impact of data noise, ensuring a more accurate portrayal of industry dynamics. In parallel, we introduce implicit analysis, where we pre-train an SML to interpret industry trends within the context of current news events. This approach leverages the extensive knowledge embedded in the pre-training corpus, enabling a nuanced understanding of industry trends and their underlying drivers. Experimental results based on our proposed methodology demonstrate its effectiveness in delivering robust industry trend analyses, underscoring its potential to revolutionize risk assessment practices across industries.
- Abstract（参考訳）: 業界全体でのリスクアセスメントは、堅牢で持続可能な経済を保証する上で最重要である。
これまでの研究は、その正確性に関する公式統計に大きく依存していたが、しばしばリアルタイム開発に遅れを取っている。
このギャップに対処するため、我々の研究は、市場マイクロ構造理論をAI技術と統合し、業界リスク予測を洗練させようとしています。
本稿では,実時間株式市場データと生成小言語モデル(SLM)を活用した産業動向の分析手法を提案する。
リスク評価のタイムラインを強化し、市場感情や投資家行動といった非伝統的要因の影響を掘り下げることで、より包括的でダイナミックなリスク評価モデルの開発に努める。
重要な課題の1つは、生データの固有のノイズであり、統計分析の精度を損なう可能性がある。
さらに、産業分析に関するテキストデータは、事前学習された言語モデルによって促進される深い理解を必要とする。
これらの課題に対処するため、業界トレンド分析(明示的・暗黙的分析)に対する二元的アプローチを提案する。
明示的な分析には、業界と個々の上場企業レベルにまたがる階層的なデータ分析手法を用いる。
この戦略的破壊は、データノイズの影響を緩和し、業界のダイナミクスをより正確に表現するのに役立つ。
同時に、現在のニュースイベントの文脈内で業界の動向を解釈するために、SMLを事前訓練する暗黙的な分析を導入する。
このアプローチでは、事前学習コーパスに埋め込まれた広範な知識を活用して、業界動向とその基盤となるドライバの微妙な理解を可能にします。
提案手法に基づく実験結果から,ロバストな産業動向分析を実現する上での有効性が実証され,業界全体でのリスクアセスメントの実践に革命をもたらす可能性が示唆された。
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