Hashimoto Takako

Kuboyama Tetsuji

Sakura Tamaki

Shirota Yukari

久保山 哲二

佐倉 環

橋本 隆子

白田 由香利

Yukari Shirota

Takako Hashimoto

Tamaki Sakura

Tetsuji Kuboyama

GLIM IR Institution Repository

計算機センター　Vol. 36　2015− 10 −アジア通貨危機時の経済行動における不確実性の検証：解説	 学習院大学経済学部　白　田　由香利	 千葉商科大学商経学部　橋　本　隆　子	 公益社団法人	日本経済研究センター　佐　倉　　　環	 学習院大学計算機センター　久保山　哲　二本稿は，2014 年度計算機センター特別プロジェクト「アジア通貨危機時の経済行動における不確実性の検証」について，解説を加えるものである．１．始めに本プロジェクトでは，日銀金融政策決定会合議事録をテキストマイニングすることで，1998 年 7当時の日本経済がどのような問題に直面していたかを探る．1998 年，日本の経済情勢は国内問題と国際的問題の両方を抱え，先行きの見えない不安定な状況にあった．1998 年 6 月に，巨額の不良債権を抱えた長期信用銀行の経営不安が表面化し，大手銀行でさえ破綻の可能性が危惧されていた（1998 年 9 月 9 日付，日銀金融政策決定会合議事録　参照）．また国際面では，1997 年 7 月，タイの通貨の為替レートが投機による攻撃を受けて暴落し，東南アジアの国々で通貨危機が起こった．これをアジア通貨危機と呼ぶ［1］．図 1 に，アジア通貨危機時の各国の対ドル為替レートに変動のようすを示す．通貨危機前の 1997 年 6 月をベース 100 として相対的に換算した値をプロットしてある．図 1：アジア通貨危機時の為替レートの変動のようす．1998 年 1 月に通貨安のピークがタイ，フィリピン，マレーシア，韓国で見られる．この後，為替レートは安定化に向かうが，インドネシアにおいては混乱が長期化した．研究報告アジア通貨危機時の経済行動における不確実性の検証：解説− 11 −本稿では，1998 年 1 月から 12 月までの金融政策と経済動向を分析するため，日銀金融政策決定会合議事録（以降，議事録と略する）テキストデータから，トピック抽出を行ない，そのトピック時系列変化を分析する．会合は，月に２回開催された月は，2 月，3 月，4 月，6 月，7 月，9 月，10 月，11 月であり，他の月は 1 回のみ開催された．テキストマイニングした総テキストサイズは，約 121 万日本語文字であった．テキストデータからのトピック抽出は，金融の分野でも広く用いられている［2,	 3］．株価が大きく変動した場合，その外部要因を新聞記事テキストから特定する研究．また，トピック変化から株価データの推移を予測する研究，テキストデータから金融市場の動向を分析する研究	［4］などがある．また，余野らは，英国中央銀行の金融政策委員会議事録から金利の動向を予測し，それにより通貨の取引戦略を決める研究を行っている［5］．他方，我々の目的は，客観的に議事録の内容把握を支援することである．1 年以上の長期にわたる期間のトピック遷移を見ることで，近視眼的には見えなかった中期的なトピックの動向を探ることを目的とする．議事録の表現は平易ではなく，経済用語が多いため，日本人でもその日本語は読みにくい．我々は外国人を含む一般の読者が議事録の内容把握を容易に行えることを目指している．いつ，どのような問題がどの位の期間問題として継続的に審議されていたか，それは国内問題に端を発するものであるか，国際問題なのか，等である．また，それに対して政策会合はどのような議論を行い，結果としてどのような政策が決定されたかを探りたい．一般に，国内問題のほうが，政策が立てやすいと考えられる．次節では，分析手法について説明する．第 3 節は抽出したトピックの時系列変化を示す．最終章はまとめとする．	２．分析手法テキストマイニングにおける潜在的トピック抽出手法としては，LSA（Latent	 Semantic	Analysis）［6］及び LDA（Latent	Dirichlet	Allocation）などの潜在的意味解析手法が広く活用されているが，我々は LDA モデルを用いた．LDA モデルの日本語解説としては［7］等を参照して頂きたい．LSA や LDA において，従来，文書のトピックに対して割り当てられるのは単語であった．しかし，それでは，単語間の依存関係は考慮されない，という問題があった．つまりトピックの意味を人間が解釈する場合，どういう関係で各単語が関連しているかの情報が欠落してしまう．その問題解決として，単語間の依存性を考慮した潜在的意味発見モデルの研究がある．藤村らは．文節の n-gram による素性（素性とは入力テキストの基本的な単位）を使うことで、改善されることを報告している［8］．また鍛冶らは，評判文書の分類において，係り受けの関係を考慮した確率モデルを使うことで単語素性を用いた手法よりも高い分類精度を示すことを示した［9］．これらの研究は、単語の依存関係を考慮することが、文書分類の精度を向上することを示している．計算機センター　Vol. 36　2015− 12 −LDA	モデルは形態素解析結果の単語の分布を観測値としている．これまでの我々の研究では，このオリジナルな LDA モデルに基づくトピック抽出を行ってきた．我々は，過去の実験経験から品詞のうちでは名詞が最も重要な役割を果たすという知見を得たので，名詞単語を素性として使ってきた．そして今回の改良として，観測値の素性として「名詞 - 名詞」のバイグラムの複合語を採用した．議事録 1 年分を入力し，LDA モデルを作る．この時点で，各トピックの素性バイグラムの分布が決定される．その LDA モデルに対して，各月ごとの議事録を入力する．i 番目のトピックの比率は，月ごとで変動する（図 2 参照）．各月ごとでトピック比率は正規化されているので，各月の 5つのトピック比率の合計は 1 となる．３．トピック抽出の結果図２：1998 年の 1 月から 12 月までの議事録から抽出されたトピック 5 個の比率の変化本節では，トピック抽出の結果を示す．LDA モデルではトピック数は予め設定する必要がある．我々はトピック数を 5 とした．まずアジア通貨危機に関するトピックを探した．表 1 のトピックごとのバイグラム分布から，トピック 4（この ID は LDA モデルプログラムが自動的に振るもので意味はない）がアジア通貨危機に関するトピックであると解釈できる．バイグラムとして「為替市場」「アジア通貨（危機問題）」「韓①②④⑤③アジア通貨危機時の経済行動における不確実性の検証：解説− 13 −国ウォン」「自国通貨」「東アジア諸国」などがある．トピック比率は 2 月をピークに緩やかに減少している．この時期の国際的問題は，このアジア通貨危機関連のものだけであり，そのアジア通貨危機のトピック比率は，全体を通して高くないことが分かる．換言すると，この時期の日本経済は，不良債権問題及び銀行のデフォルトの疑念等の国内問題のほうが非常に不確実性が高く，話題の率が高かったと解釈できる．以下の 4 個のトピックが国内問題に該当すると解釈できる．（1）　トピック 5 →　橋本内閣の特別減税などの景気対策バイグラム「信用リスク」「特別減税」「景気対策」「下押し圧力」等があり，特に「特別減税」があるので，この時期に橋本内閣が行っていた景気対策と解釈できる．橋本内閣は 7 月の総選挙で敗退し辞職した．トピック比率も 1 月は高かったが，その後大幅に減少しているので，比率変動からみても，橋本内閣の政策と考えるのは妥当であろう．（2）　トピック 1 →　政策金利の利下げこのトピックは広くは日銀の金融政策に関するものであり，その中心は 9 月に決断した政策金利の利下げと，解釈できる．政策金利とは，無担保コールレート（オーバーナイト物）を指す．これはコール市場で，銀行同士が無担保で翌日返済の短期資金を貸し借りするときの利率であり，これが日銀の金融政策の誘導目標金利を意味する．バイグラムとして「コールレート」「オーバーナイト」「CP オペ」「（無）担保コール」「（オーバー）ナイト物」「誘導目標」「（金融）緩和措置」などがあり，政策金利の関連語及び，日銀の買いオペレーションに関連するバイグラムが多い．コマーシャルペーパー（CP）の買いオペレーションとは，日本銀行が担保として適格と判断する CP を買入れて資金を供給することであり，景気回復の政策のひとつである．以下に，日銀総裁が，1998 年 7 月 29 日に読売国際経済懇話会で行った講演「金融システム面の課題と当面の金融政策運営」（日銀サイトから参照可能https://www.boj.or.jp/announcements/press/koen_1998/ko9807c.htm/）から CP オペに関連する部分を引用する．	昨年秋には、一部金融機関の破綻をきっかけに、市場の不安感が強まり、ＣＰ市場も一時機能を停止するといった事態が生じました。これに対して、日本銀行は、ＣＰ買いオペを大幅に拡充し、市場の機能回復を図ることによって、企業のＣＰ発行による資金調達を側面から支えてきました。ＣＰは確かに大企業の発行のものが多いわけですが、日本銀行がＣＰ買いオペを増額すれば、ＣＰ市場の活性化を通じて大企業の借入がＣＰ発行にシフトし、金融機関の融資枠にも余裕がでてくると考えられます。その結果、中小企業向け融資にも間接的に好影響が及ぶものと考えている次第です。計算機センター　Vol. 36　2015− 14 −（3）　トピック２→　不良債権問題トピック２は，「不良債権処理」「不良債権問題」が上位にランクし，「景気回復」「デフレ懸念」「需給ギャップ」などの将来の不確実性を意味するバイグラムが多い．1998 年は経済指標「需給ギャップ」の値がマイナスであった．これは国の総需要が総供給よりも小さく，設備投資が過剰であることを意味する．バイグラムのトップ「設備投資」は，これに関連していると考えられる．トピック比率の時系列を見ると 7 月にピークがあり，これは 6 月に長期信用銀行の不良債権問題が表層化したことに対応しているだろう．この「不良債権問題」が取り上げられ，その結果としてトピック「政策金利の利下げ」比率が高まった，という因果関係が図 2 から見て取れる．（4）　トピック 3 →　国内の中小企業・個人消費にみる景気悪化トピック 3 はあまり目立った動きはないが，98 年の最後で比率を上げている．バイグラムとして「設備投資」「中小企業」「個人消費」「最終需要」「マイナス幅」「需給ギャップ」などがあることから，国内の景気悪化についてのトピックと解釈できる．日本の需給ギャップマイナスは 1988年最後から 1999 年にかけて大きくなるので，このトピック比率の高まりは，景気悪化の深刻化を示していると考えられる．名詞のユニグラムによる分析結果も行ない，類似した結果を得た［10］．両者の比較についても今後研究する予定である．４．まとめ日銀金融政策議事録 1998 年分をテキストマイニングすることで，その期間の経済情勢の不安的さを分析した．LDA モデルを使い，5 個のトピックを抽出して，各月のトピック比率の時系列変動を分析した．その結果，この時期は，アジア通貨危機に関するトピックよりも，国内の問題「不良債権問題」が解決すべき問題トピックとして大きく取り上げられていたことが分かる．また，トピック「不良債権問題」は 7 月にピークをもつが，それが表面化し話題になった結果として，トピック「政策金利の利下げ」の比率が高まったこととの因果関係を読み取ることができる．これらの動きは，現実の経済情勢と合致するものであり，トピック抽出が適切に行われていることを示していると考えられる．本分析では，入力テキストの素性として，名詞―名詞バイグラムを用いた．これにより，単語間のつながりが明確になり，トピックの解釈が容易となった．我々は日銀金融政策議事録のテキストマイニングを行なっているが［11，12］，今後とも，日銀金融政策議事録の定点観察のため，こうしたテキストマイニング手法を使っていきたい．アジア通貨危機時の経済行動における不確実性の検証：解説− 15 −表 1：各トピックに割り当てられた名詞―名詞バイグラム計算機センター　Vol. 36　2015− 16 −参考文献1.　国宗浩三 ,	アジア通貨危機と金融危機から学ぶ .	2001:	アジア経済研究所 .2.　Peramunetilleke,	D.	 and	R.K.	Wong,	Currency	 exchange	 rate	 forecasting	 from	 news	headlines,	 in	 Proceedings	 of	 the	 13th	Australasian	 database	 conference	 -	Volume	 52002 ,	Australian	Computer	Society,	Inc.:	Melbourne,	Victoria,	Australia,	pp.	131-139.3.　Kogan,	S.,	et	al.,	Predicting	Risk	from	Financial	Reports	with	Regression,	Tepper	School	of	Business,	Paper	416,	http://repository.cmu.edu/tepper/416,	2009.4.　三菱東京 UFJ 銀行 ,	テキストマイニング手法を用いた経済市場分析の試み ,	2007.5.　余野京登，和泉潔（東京大学），後藤卓（三菱東京 UFJ 銀行），松井藤五郎（中部大学），陳昱（東京大学）,	英文経済レポートのテキストマイニング分析ツールの開発 ,	第 6 回	人工知能学会	ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）,	2011.6.　Evangelopoulos,	N.	and	L.	Visinescu,	Text-Mining	the	Voice	of	the	People .	Communications	of	the	ACM,	2012.	55（2）,	pp.	62-69.7.　白田由香利 ,	橋本隆子 ,	佐倉環 ,	LDA 方式による金融政策トピック抽出 ,	第 159 回 DBS 研究発表会 ,	2014 年 8 月 1 日 ,	Vol.	2014-DBS-159	No.9.8.　藤村滋、豊田正史、喜連川優,	文の構造を考慮した評判抽出手法,	電子情報通信学会	第16回データ工学ワークショップ（DEWS2005）,	pp.	6C-i8,	2005.9.　鍜治 ,	伸 .	優 .	喜連川 ,	依存構造を考慮した評価文書の分類（分類 ,	ブログ）,	情報処理学会研究報告 ,	自然言語処理研究会報告 ,	（117）pp.	15-20,	2005.10.　Yukari	Shirota,	Takako	Hashimoto,	Tamaki	Sakura,	and	Basabi	Chakraborty:	“MONETARY	POLICY	TOPIC	EXTRACTION	BY	USING	LDA	-Termination	of	Asian	Financial	Crisis-,”	Proc.	of	25th	International	Conference	on	Information	Modelling	and	Knowledge	Bases	EJC	2015,	Maribor,	Slovenia,	June	9-12,	2015.11.　Yukari	 Shirota,	Takako	Hashimoto,	 and	Tamaki	 Sakura:	“Topic	Extraction	Analysis	 for	Monetary	Policy	Minutes	of	Japan	in	2014,”	in	Petra	Perner	(Ed.):	‘Advances	in	Data	Mining:	Applications	 and	Theoretical	Aspects’	 (Springer	 International	 Publishing,	 LNCS	 9165),	 pp.	141-152,	2015.12.　Yukari	 Shirota,	Takako	Hashimoto	 and	 Sakura	Tamaki:	“MONETARY	POLICY	TOPIC	EXTRACTION	BY	USING	LDA	− JAPANESE	MONETARY	POLICY	OF	THE	SECOND	ABE	CABINET	TERM − ,”	Proc.	 of	 IIAI	 International	 Congress	 on	Advanced	Applied	Informatics	2015,	12-16	July,	2015,	Okayama,	Japan,	pp.	8-13,	2015.

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