蒲田修論 の履歴(No.17)

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  • 1 (2024-06-21 (金) 11:04:18)
  • 2 (2024-06-21 (金) 11:05:59)
  • 3 (2024-07-03 (水) 10:49:49)
  • 4 (2024-09-02 (月) 14:53:05)
  • 5 (2024-09-20 (金) 12:47:41)
  • 6 (2024-10-04 (金) 14:05:30)
  • 7 (2024-10-22 (火) 12:51:13)
  • 8 (2024-11-26 (火) 11:36:07)
  • 9 (2024-11-27 (水) 14:55:54)
  • 10 (2024-11-28 (木) 15:31:40)
  • 11 (2024-11-29 (金) 12:13:11)
  • 12 (2024-12-05 (木) 14:13:46)
  • 13 (2024-12-06 (金) 12:19:16)
  • 14 (2024-12-09 (月) 15:22:16)
  • 15 (2024-12-10 (火) 16:41:14)
  • 16 (2024-12-11 (水) 19:56:22)
  • 17 (2024-12-12 (木) 14:06:42)

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蒲田

蒲田中間(修論) メモ

タイトル: 金融経済データからの産業連関分析における投入係数の調整と波及効果の可視化 1. はじめに 1.1 背景 1.2 目的 1.3 概要 2. 産業連関分析による波及効果 2.1 産業連関表と具体例(記号が入った表と数式で説明) 2.2 国内産業と株価(銘柄，業種との関係を調べておく)→4.1 2.3 為替変動と業種別株価の関係(研究論文のリストアップ，ニューラルネットワークや回帰分析など) 3 金融経済変数の影響の見える化 3.1 為替と業種別日足株価データの相関(サイトや従来研究などから相関に関する話，相関に関する数式)→4.3 3.2 金融経済要因の見える化(3Dグラフ，VAR-LiNGAMなどの数式)→4.2 3.3 産業連関表による為替変動時の産業への影響(日本経済研究センターなどの研究)→5.1 4提案手法 4.1 産業連関データ37部門と株価銘柄33業種を統合したデータセットの作成 4.2 為替変動による産業への波及効果の可視化 4.3 投入係数の調整手法 5 数値実験ならびに考察 5.1 数値実験の概要(3.3の図の切り抜き，2015の再現，2020の結果，比較で業種の選択) 5.2 数値実験の結果並びに考察(2015年から2020年までの株価，2015年から2020年の為替の変動と日足) 6終わりに 未観測変数を考慮する因果探索手法: CAM-UV, RCD RCDでは線形のものだけを取り扱っていたが，CAM-UVでは非線形の因果関係を持つデータに対しても因果関係を推定することができる． 株価の対象(業種と銘柄)　日足 為替はドル円　日足 CPIの場合はどう影響を与えるのか 対比表(株と部門と) キーワード 産業連関表，投入係数，為替データ，市場データ，経済波及，可視化，

やること

1. LiNGAM, VARLiNGAM, RCDについての勉強とそれぞれについてのプログラムの作成を行う． 2. データとして卒論時代に用いていた金融データ，株価データに円ドルなどの市場間データを取り入れたものを使う． →すべての変数に双方向因果が出力されすべての変数間において正確な因果性はないと判断された． →もっと多くの変数を集める。 3. 新規性について考える 1. B3にtexさせる(卒論，ポスター，スライド) 2. 木下さんのプログラムを動くところまで 3. みずほのデータでプログラムを実行する(CAM-UV)結果比較　金曜ぐらいまで 4. 論文のプログラムを実装する　11月22まで 5. オリジナリティを考える　11月末 6. 中間発表のスライド　12月6日 中間発表 ページ数22ページ 先行研究は30秒ぐらいで 3.3 は45ずつくらい

金融用語まとめ 

未観測変数を考慮した因果探索とそれを適用した自動売買システム 

背景 

目的 

LiNGAMにおける仮定である未観測変数を考慮しないという点を改良したRCDを使い，自動売買システムを作成し，その妥当性を検証する．

その際にはRCDを時系列に対応できるようにし，何らかの新規性をつける必要がある．

手法 

実験概要 

結果 

参考論文, サイト 

中間発表 

参考論文 

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参考サイト 

LiNGAM.pyのRCDについて: https://lingam.readthedocs.io/en/latest/tutorial/rcd.html プログラムコード