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アイテム
機械学習による企業の自社株買い行動の予測可能性
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233577
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23357773385020-0aeb-4a55-a04d-b5033b319120
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS24214002.pdf (4.8 MB)
2026年3月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, ICS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-19 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 機械学習による企業の自社株買い行動の予測可能性 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | Predictability of Corporate Stock Buybacks Using Machine Learning | |||||||||||||
| 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_18gh | |||||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 茨城大学工学部機械システム工学科／大和アセットマネジメント株式会社 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 茨城大学工学部機械システム工学科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 茨城大学工学部機械システム工学科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大和アセットマネジメント株式会社 | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Ibaraki University / Daiwa Asset Management Co.Ltd. | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Ibaraki University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Ibaraki University | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Daiwa Asset Management Co.Ltd. | ||||||||||||||
| 著者名 |
鈴木, 智也
× 鈴木, 智也
× 望月, 孝太郎
× 田村, 空生
× 加唐, 丈裕
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 2023 年に東京証券取引所が PBR1 倍未満の企業に対して是正要求したことを背景に，上場企業の自社株買い行動が注目されている．自社株買いを行う背景や動機はある程度パターン化できると仮定し，過去の自社株買い実績と当時の企業財務状況の関係性を機械学習することで予測モデルを構築し，自社株買い行動の予測可能性および発生パターンを分析する．さらに自社株買いは株価上昇効果を期待できるため，株式ポートフォリオ運用への応用可能性を検証する． | |||||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | With the Tokyo Stock Exchange requiring the companies whose PBR is less than 1 for its improvements in 2023, corporate stock buybacks have been attracting attention. Assuming that the background and motivation of corporate stock buybacks can be patterned to some extent, we made its prediction model using machine learning tools and analyzed the predictability and occurrence patterns of corporate stock buybacks. Moreover, since stock buybacks might have some impact to increase stock prices, we examined the applicability of our prediction model to asset management business such as stock portfolio management. | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS） 巻 2024-ICS-214, 号 2, p. 1-7, 発行日 2024-03-19 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-885X | |||||||||||||
| Notice | ||||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
