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  1. 学習院大学
  2. 経済学部
  3. 學習院大學經濟論集
  4. 61(1)

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

http://hdl.handle.net/10959/0002002901
http://hdl.handle.net/10959/0002002901
c22c6f5a-843a-4377-ae68-eb6e63e2160e
名前 / ファイル ライセンス アクション
keizai_61_1_37_49.pdf keizai_61_1_37_49.pdf
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-05-13
タイトル
タイトル 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
言語 ja
タイトル
タイトル 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
言語 ja-Kana
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 白田, 由香利

× 白田, 由香利

WEKO 34015
CiNii ID 1000030337901
e-Rad 30337901
AID DA04685035

ja 白田, 由香利

ja-Kana シロタ, ユカリ

en Shirota, Yukari

Search repository
佐倉, 環

× 佐倉, 環

WEKO 48600

ja 佐倉, 環

ja-Kana サクラ, タマキ

en Sakura, Tamaki

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 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。
書誌情報 ja : 學習院大學經濟論集
en : The journal of Faculty of Economics, Gakushuin University

号 61-1, p. 37-49, 発行日 2024-04
出版者
出版者 学習院大学経済学会
言語 ja
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 00163953
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00038827
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2024-05-13 07:05:12.764795
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