コンピュータ製造企業株価回復の要因分析 －2023年前半の時価総額による回帰分析－

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-09-10
• タイトル: コンピュータ製造企業株価回復の要因分析 －2023年前半の時価総額による回帰分析－
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Dominant Factor Analysis of Computer Product Industries Stock Price Resilience -Regressions of Market Capitalization from January to June in 2023-
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: エンタープライズ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 学習院大学経済学部経営学科
• 著者所属: 学習院大学経済学部経営学科
• 著者所属: 学習院大学経済学部経営学科
• 著者所属: 学習院大学経済学部経営学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Management, Faculty of Economics, Gakushuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Management, Faculty of Economics, Gakushuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Management, Faculty of Economics, Gakushuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Management, Faculty of Economics, Gakushuin University
• 著者名: 関根, 充加; 大平, 七海; 松浦, 充美; 白田, 由香利
• 著者名(英): Mika, Sekine; Nanami, Ohira; Mimi, Matsuura; Yukari, Shirota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 米国 FRB (Federal Reserve Board) がインフレを抑制するため，短期金利である FF レート (Federal Funds Rate) の利上げを 2022 年 3 月から開始したことにより，米国企業の株価は 2022 年から 2023 年にかけて大きく下落した．下落からの株価回復の速度は企業ごとに異なる．その要因などを探るため，本稿では回帰分析によりコンピュータ製造企業について時系列変化を解析する．回帰のターゲット変数は時価総額のインデクスとし，説明変数として売上高成長率，利益率，在庫回転率などの経営指標を用いた．企業の行動特性は大きく変わらないことから，同じ説明変数データを用いて，時価総額インデクスの時系列変化にそって複数回の回帰を行い，その結果を XAI ツールの SHAPで 解釈した．2022 年度第 4 四半期のデータと 2023 年度第 1 四半期のデータを比較して，時価総額を伸ばすことができた企業は有形固定資産回転率の SHAP 値が高かったことから，有形固定資産の効率的利用が株価回復の主要因であることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The U.S. Federal Reserve Board (FRB) has been raising the Federal Funds Rate (FF Rate), since March 2022 for price stability. As a result, the stock prices of U.S. companies declined from 2022 to 2023. Recovery rate of the stock prices from a fall varies from company to company. To investigate such factors, this article analyzes the time series changes of computer manufacturers with regression analysis. The target variable for regression is the index of market capitalization, and management indicators such as Sales Growth Rate, Profit Rate and Inventory Turnover Ratio are used as explanatory variables. Since the behavioral characteristics of companies aren’t significantly different, multiple regression is performed according to time series changes in the market capitalization index using the same explanatory variable data, and the result is interpreted by SHAP of XAI tool. By comparing the data from the fourth quarter of 2022 with the data from the first quarter of 2023, the efficient use of tangible fixed assets was the main reason for the stock price recovery.
• 書誌情報: ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2024論文集; 巻 2024, p. 296-302, 発行日 2024-09-10
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会