コンピュータ製造企業株価回復の要因分析 －2022年度9月から12月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 －2022年度9月から12月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 Industry Stock Price Resilience -Regressions of Market Capitalization from September to December in 2022-
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ポスター論文
• 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): Faculty of Economics, Department of Management, Gakushuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Economics, Department of Management, Gakushuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Economics, Department of Management, Gakushuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Economics, Department of Management, Gakushuin University
• 著者名: 宮川, 智尋; 坂井, 杏; 及川, 彩佳; 白田, 由香利
• 著者名(英): Chihiro, Miyakawa; Ann, Sakai; Ayaka, Oikawa; Yukari, Shirota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: この本研究では，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９月データと 12 月データを比較して分かったことは，多くの企業において株価回復力につながる要素として，利益率，ROA，在庫回転率が重要であったが，異なる特性をもつ企業もあった．
• 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) began raising the short-term interest rate, the Federal Funds Rate (FFR), in March 2022 to control inflation, and stock prices of U.S. companies fell sharply from 2022 to 2023. The speed of stock price recovery from the decline differs from company to company. In this paper, we use regression analysis to analyze the time-series changes in stock prices. The target variable of the regression is the index of market capitalization, and management indices such as sales growth rate, profit margin, and inventory turnover rate are used as explanatory variables. Since the behavioral characteristics of firms do not change significantly, multiple regressions were conducted along the time-series changes in the market capitalization index using the same explanatory variable data, and the results were interpreted using the XAI tool, SHAP. The comparison between the September and December 2022 data showed that profitability, ROA and inventory turnover were important factors leading to share price resilience for many companies. However, we found the company has another SHAP pattern.
• 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. 305-306, 発行日 2024-09-10
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会