2026-03-09T06:43:00Z https://glim-re.repo.nii.ac.jp/oai

oai:glim-re.repo.nii.ac.jp:02002901 2025-12-26T07:23:39Z 1253:1361:16:1715583029858

米国FFR利上げによる米国企業時価総額へのインパクトの分析 : 時系列データクラスタリングと次元圧縮による分析 ベイコク　FFR　リアゲ　ニヨル　ベイコク　キギョウ　ジカ　ソウガク　エノ　インパクト　ノ　ブンセキ　ジケイレツ　データ　クラスタリング　ト　ジゲン　アッシュク　ニヨル　ブンセキ 白田, 由香利 34015 シロタ, ユカリ 1000030337901 Shirota, Yukari 30337901 DA04685035 佐倉, 環 48600 サクラ, タマキ Sakura, Tamaki application/pdf 本稿では，米国連邦準備制度（FRB）が2022年３月以降行った利上げ政策により米国トップ企業100社の株価がどのように変化したかを分析する。変化パターンを解析するため，AI 手法による時系列データクラスタリング手法を用いて，その株価変動パターンの類似度指標である距離を計算する。その距離行列は100次元となるので，見やすさのため次元圧縮を行なう。本分析では３種類の異なる次元圧縮手法を実行し，比較検討した。その結果，t-SNE の第１軸が「株価下落を示す指標軸」として最も適していることを発見した。t-SNE の第１軸値によって業種ごとの平均値を求めた結果，エネルギー関連企業はその他の業種に比較して株価下落が少なかったことが判明した。本稿では，米国FFR 利上げによる米国企業時価総額へのインパクトの分析として業種比較を行うことを事例として，株価変動パターンの類似度計算から，分析意図に適合した主成分軸を発見するAI 的手法について述べる。 departmental bulletin paper 学習院大学経済学会 2024-04 VoR application/pdf 學習院大學經濟論集 1 61 37 49 The journal of Faculty of Economics, Gakushuin University AN00038827 00163953 https://glim-re.repo.nii.ac.jp/record/2002901/files/keizai_61_1_37_49.pdf http://hdl.handle.net/10959/0002002901 https://glim-re.repo.nii.ac.jp/records/2002901 jpn