FinBERTに基づくナラティブ分析による持続可能な市場ボラティリティとセクター別デカップリングのモデル化

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:NLPとESG評価を組み合わせた実証分析の事例として、手法と結果が参考になる。

🏢実務担当者:ESGナラティブが市場に与える影響を理解し、開示戦略やリスク管理に活用できる。

🏛政策担当者:市場のESG認識の変化を把握し、情報開示政策の効果を評価する手がかりとなる。

本研究は、現代の金融市場が伝統的なファンダメンタル指標から「ナラティブ経済学」パラダイムへと軸足を移す中で、情報フローと集団的センチメントが資産価格発見と強く相関する構造的変容を探求する。主たる目的は、計算論的センチメント分析が市場ボラティリティに対するリアルタイムの早期警戒メカニズムとして有効であるかを評価することであり、特に公式のマクロ経済「ハードデータ」に内在する重大なラグ（遅延）ギャップに対処するものである。データサイエンスに根ざした定量的手法を採用し、本研究はFinBERT深層学習アーキテクチャを用いて、金融ニュースと言説の12ヶ月間の縦断的データセット（2025年5月～2026年5月）を分析する。厳密に探索的かつ複数主体のケーススタディとして枠組みされ、セクター全体の分析ではなく、東欧における「ツイン・トランジション」の戦略的プロキシに焦点を当てる：テクノロジー（UiPath）、エネルギー（OMV Petrom／Hidroelectrica）、銀行（Transilvania Bank）。結果として、知見は広範なセクター横断的行動規則を確立するのではなく、局所的で文脈固有のダイナミクスを浮き彫りにする。知見は、持続可能性に関する市場行動における潜在的な「レジームシフト」への探索的裏付けを提供する；ESGナラティブは、2025年後半のシステミックリスクとして認識された状態から、2026年初頭までに市場価値と関連する主要因子へと移行した。証拠は「デジタルレジリエンス」効果と整合的なパターンを示し、テクノロジー資産はドイツのドイツ株価指数（DAX）などの伝統的プロキシの産業停滞から首尾よくデカップリングした。対照的に、エネルギーセクターは地政学的ショックに関する経済ナラティブの限界効果が減少し、投資家は短期的な扇情的見出しよりも長期的な移行リスクと産業需要をますます優先するようになった。本研究は、非構造化テキストデータが市場ダイナミクスの重要な先行指標として機能し、現代の経済予測とレジリエントなリスク管理戦略への高度な自然言語処理（NLP）の統合の必要性を強調すると結論づける。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This research explores the structural transformation of contemporary financial mar-kets as they pivot from traditional fundamental indicators toward a "narrative eco-nomics" paradigm, where informational flows and collective sentiment strongly cor-relate with asset price discovery. The primary objective is to evaluate the efficacy of Computational Sentiment Analysis as a real-time early warning mechanism for mar-ket volatility, specifically addressing the critical latency gap inherent in official mac-roeconomic "hard data". Adopting a quantitative methodology rooted in Data Science, the study utilizes the FinBERT deep learning architecture to analyze a 12-month lon-gitudinal dataset (May 2025 – May 2026) of financial news and discourse. Framed strictly as an exploratory, multi-entity case study rather than a sector-wide analysis, the investigation focuses on strategic proxies of the 'Twin Transition' in Eastern Eu-rope: Technology (UiPath), Energy (OMV Petrom/Hidroelectrica), and Banking (Transilvania Bank). Consequently, the findings highlight localized, context-specific dynamics rather than establishing broad, sector-wide behavioral rules. The findings provide exploratory support for a potential "regime shift" in market behavior regard-ing sustainability; ESG narratives transitioned from being perceived as a systemic risk in late 2025 to a primary factor associated with market value by early 2026. The evi-dence indicates patterns consistent with a "digital resilience" effect, wherein technolo-gy assets successfully decoupled from the industrial stagnation of traditional proxies, such as the German Deutscher Aktienindex(DAX). Conversely, the energy sector dis-played diminishing marginal impact of economic narratives regarding geopolitical shocks, with investors increasingly prioritizing long-term transition risks and indus-trial demand over short-term alarmist headlines. The study concludes that unstruc-tured textual data serves as a vital leading indicator for market dynamics, underscor-ing the imperative for integrating advanced Natural Language Processing (NLP) into modern economic forecasting and resilient risk management strategies.

• openalex https://doi.org/10.20944/preprints202607.0891.v1first seen 2026-08-08 04:51:07