卒論(戸田) の履歴(No.44)

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  • 1 (2024-10-11 (金) 11:49:48)
  • 2 (2024-10-11 (金) 12:51:13)
  • 3 (2024-10-28 (月) 09:19:41)
  • 4 (2024-11-01 (金) 10:09:47)
  • 5 (2024-11-06 (水) 18:15:52)
  • 6 (2024-11-11 (月) 10:49:19)
  • 7 (2024-11-11 (月) 18:05:08)
  • 8 (2024-11-12 (火) 15:57:52)
  • 9 (2024-11-12 (火) 16:52:31)
  • 10 (2024-11-15 (金) 12:04:04)
  • 11 (2024-11-15 (金) 16:19:19)
  • 12 (2024-11-18 (月) 10:00:51)
  • 13 (2024-11-20 (水) 11:44:19)
  • 14 (2024-11-20 (水) 15:34:29)
  • 15 (2024-11-21 (木) 10:23:49)
  • 16 (2024-11-25 (月) 12:49:12)
  • 17 (2024-11-26 (火) 14:26:55)
  • 18 (2024-11-27 (水) 13:28:31)
  • 19 (2024-11-28 (木) 15:20:20)
  • 20 (2024-11-29 (金) 10:23:21)
  • 21 (2024-11-29 (金) 13:56:58)
  • 22 (2024-11-29 (金) 17:04:14)
  • 23 (2024-12-03 (火) 13:57:35)
  • 24 (2024-12-05 (木) 12:50:32)
  • 25 (2024-12-10 (火) 11:14:51)
  • 26 (2024-12-10 (火) 13:12:08)
  • 27 (2024-12-11 (水) 18:23:56)
  • 28 (2024-12-12 (木) 14:36:27)
  • 29 (2024-12-13 (金) 16:38:42)
  • 30 (2024-12-16 (月) 14:46:16)
  • 31 (2024-12-17 (火) 17:13:06)
  • 32 (2024-12-24 (火) 10:35:05)
  • 33 (2024-12-24 (火) 11:51:47)
  • 34 (2024-12-25 (水) 11:39:27)
  • 35 (2024-12-25 (水) 16:07:26)
  • 36 (2024-12-27 (金) 16:21:33)
  • 37 (2025-01-07 (火) 14:51:02)
  • 38 (2025-01-08 (水) 12:12:00)
  • 39 (2025-01-10 (金) 11:27:10)
  • 40 (2025-01-14 (火) 15:19:48)
  • 41 (2025-01-20 (月) 10:34:00)
  • 42 (2025-01-20 (月) 11:55:40)
  • 43 (2025-01-20 (月) 17:41:48)
  • 44 (2025-01-28 (火) 14:53:17)
  • 45 (2025-01-31 (金) 11:15:46)
  • 46 (2025-02-04 (火) 11:19:30)
  • 47 (2025-02-04 (火) 17:57:11)
  • 48 (2025-02-05 (水) 11:28:59)
  • 49 (2025-02-06 (木) 14:42:01)
  • 50 (2025-02-07 (金) 15:16:32)
  • 51 (2025-02-28 (金) 09:01:15)

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戸田?

章立て

表紙1p 1. はじめに 1.1 研究の背景1p　ガバナンスについて入れる 1.2 研究の目的1p 1.3 本論文の概要1p 2　産業連関分析 2.1 データセットについて　3p 2.2 分析の流れ　数式　3p 2.3 応用例　どんな効果が出せるか　3p 3 三角化 3.1 三角化の意味となにがいえるか　3p 3.2 福井の論文と定式化　整数計画問題　3p 3.3 上三角行列からのネットワーク構造の描画　3dグラフ的なのをだす 4 提案手法 4.1 経済効果等に関する試算の事例　3p 4.2　 産業連関表と株価の業種の対比　3p 輸入表の算出方法を書く 4.3　 提案手法のアルゴリズム　3p 5 数値実験並びに考察 5.1 数値実験の概要 　3p 5.2 実験結果と考察　3p サプライチェーンの図を出す 業種別の相関のプロット 6 おわりに　1p

章立て2

タイトル: 金融経済データからの産業連関分析を活用した為替変動の波及効果の分析と可視化 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 産業連関分析と具体例 2.2 産業連関表からの波及効果の導出 (記号が入った表と数式で説明) 2.3 三角化によるサプライチェーンの抽出 3 金融経済変数の影響の見える化 3.1 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, 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)→4.1 3.2 金融経済要因の見える化(3Dグラフ，相関ヒートマップなど)→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)→4.3 4提案手法 4.1 3Dグラフによるサプライチェーン構造の可視化 4.2 産業連関表による為替変動時の各産業への影響と株価との相関 4.3 提案システムの流れ 5 数値実験ならびに考察 5.1 数値実験の概要(輸入の一次効果と間接効果でそれぞれ相関をとってみる) 5.2 数値実験の結果並びに考察(サプライチェーンの図を出す、業種別の相関のプロット) 6終わりに 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，

最後の話の持っていきかた

サプライチェーン構造がわかったことにより、投入構造要因が大きく出ている産業がどこから投入しているかがわかる。 例えば、投入構造要因が大きい非鉄金属が、それよりもサプライチェーンの上流にいる一次波及要因が大きい産業からどのくらい投入を受けているかを確認する（システムの画面のスクショをとる） ただ、3Dグラフの値はただ足しただけのものでいいのか 今後の課題としてもっと考慮しないといけない

三角化の意味

目的関数はただA_ijとA_jiのどちらの値をとるかなだけ →X_ijが1のときA_ij、X_ijが0のときA_ji 目的関数が何を表し、三角化はどういう意味か

卒論 

赤ペン入れ_1/8

本文中に図の割り当て 図は基本二つセット もっと図表を入れる（本文中にまとめたものを）

赤ペン入れ_1/28

指導教員の最後に講師を入れる 式(1.6)というような使い方をする 最初は文からスタートする 4.2の名前の変更　少なくする 概要を説明を足す（第4章、第6章）各章のアブストラクト 参考文献の名前と年代をとる　p11

新規性

・パテントマップの拡張 ・特許情報のトレンドを可視化（検索ワードのトレンドも）

質問文

「コンサート」や「グッズ」が「ファン通貨」という単語につながりがあることから、どのような経営戦略に関するアイデアを創出することができますか（具体的な案を３案ほどください）

解答例_GPT

ファン経済圏の構築とリワードシステム 戦略概要: ファン通貨を用いた経済圏を構築し、コンサートやグッズ購入時に通貨を獲得できるリワードシステムを導入します。ファン通貨はコンサートチケットの先行予約や限定アイテムへのアクセス、オリジナルコンテンツの視聴などに使用可能にします。 効果: ファンは通貨を通じてステータスを得ることができるため、より強い帰属意識とエンゲージメントが生まれ、リピート率の向上が期待できます。 エクスクルーシブなファン体験の提供 戦略概要: ファン通貨を貯めることで、特別な体験や限定アクセスを得られるシステムを構築します。例えば、特定の通貨を貯めたファンは、アーティストとのミート＆グリートやバックステージアクセス、ライブ配信でのファンとの直接交流など、通常では得られない特典を受けられるようにします。 効果: ファンが通貨を通じてより多くの活動に参加する動機が生まれ、ファン層がさらに積極的にアーティストの活動を支える形になります。 ファンによるプロジェクト支援システムの導入 戦略概要: ファン通貨を通じてクラウドファンディング型のプロジェクト支援ができるシステムを導入します。アーティストの新しいアルバム制作やイベントの企画に対して、ファン通貨を使用して資金提供を行うことで、ファンもプロジェクトの一部となります。支援したファンには特別なリワードや支援者限定のグッズなどを提供し、参加意識を高めます。 効果: アーティストとファンが一緒にプロジェクトを成功させる感覚を共有できるため、より強固なファンコミュニティが構築され、支援を通じたファンの忠誠心も強化されます。

解答例_Gemini

**アイデア 1: ファン通貨プログラム** * コンサートのチケットやグッズの購入のたびに、ファンに「ファン通貨」を付与する。 * ファンは貯めたファン通貨を、限定品、バックステージ体験、アーティストとの交流などの exklusiv 特典と引き換えることができる。 * これにより、ファンのエンゲージメントが向上し、コンサートやグッズの販売を促進できる。 **アイデア 2: グッズとのファン通貨の統合** * コンサート会場やオンラインストアで販売するグッズに、ファン通貨のコードを埋め込む。 * ファンはグッズを購入してコードをスキャンすることで、ファン通貨を獲得できる。 * この統合により、グッズの購入をよりインタラクティブで魅力的なものにし、ファン通貨プログラムを推進できる。 **アイデア 3: ファン通貨を活用したソーシャルメディアマーケティング** * ファンに、コンサートやグッズについての投稿や共有に対してファン通貨を付与する。 * ファンがソーシャルメディアでアクティブになり、アーティストやコンサートを宣伝するよう動機づける。 * このキャンペーンにより、オンライン上のブランド認知度を高め、新しいファンを獲得できる。

11/11

・平井さんの研究の共起語ネットワーク作成後の単語からのアイデアの創出を自分ではなく、生成AIを用いて行う 無料プランの制限 1分間のリクエスト数: 60回（1分あたり60リクエスト） 1日あたりのリクエスト数: 500回（1日あたり500リクエスト） ・群馬県の産業連関表の事例をもとに、富山県バージョンを作成する

11/15

産業連関の拡張と応用について調べる 国の産業連関表が都道府県の産業連関表を足し合わせているか調べる 課題について書かれている論文を調べる（それを論文に）

11/18

富山県のDXによる普及効果をまねる ネットワーク構造を考慮した研究 為替の影響を考慮した分析 三角化によってその県の主要な産業が可視化でき、それを元に県で比較する

提案手法

為替変動時の経済波及効果の違いと株価の違いとの相関を出し、うまいこと三角行列を用いて相関を高くする 今後やること 1.取得するデータの業種と銘柄を決まる 対比表をかく 2.為替から直接業種への影響が出せるか 産業連関の構造のp92に競争型と非競争型について書かれている 2015年の生産者価格評価表（総合中分類107部門）から輸入表の値を引いたものを国産品価格として、輸入表の値を輸入品価格とする 輸入表がない場合 ・

相関を出した後の考察

相関の考察 1. 産業連関表どうしの相関は1割円安時と結果を反映しているため、輸出による売り上げ増によってプラスの影響がある産業は-1に、輸入によるコスト増によってマイナスの影響がある産業は1になる 2. 株価と産業連関表の相関は、日経平均株価は輸出企業が多く含まれていて、為替と株価は正の相関になるという背景があるため、輸出による売り上げ増によってプラスの影響がある産業は正の相関がある 3. 株価どうしの相関は基本的に高いが、パルプ・紙と繊維の相関がなぜか他のに比べて高くない 産業連関表と株価の相関はあまり高くなかった 為替と株の相関は高い →日経平均の企業は輸出企業が多い？ので円安(ドル円が上がる）だと輸出による利益が増え、株価が上がるのではないか 付加価値比が高い産業は、コスト構造が為替変動の影響を受けにくく、価格転嫁もしやすい。？これは違いそう 付加価値比が低い産業は、中間投入コストの割合が高く、為替変動が利益に与える影響が大きい。？ 相互相関を出してみて, 為替が変動してから株価が変動するまでのラグを調べてみるのはどうか？

3Dグラフの使い道

東日本大震災の影響で原発が軒並み停止し, 代替火力用の液化天然ガスなど化石燃料輸入が増加したことが大きい 化石燃料はドル建て輸入比率が高く, ほぼ全面的に輸入に頼るため, これを大量に投入する産業では円安のコストが膨らむ要因になる. →石油・石炭製品, 電力・ガス・熱供給を投入している産業を3Dグラフで確認する 鉄鋼や非鉄金属など素材業種はサプライチェーンの上流にいるが,為替変動による影響の投入構造の値が大きいのは, 石油・石炭製品を投入しているからではないか

三角化

3Dグラフを表示させるには、sankakukaの3Dgraph.ipynbを実行してoutput_toda.jsonを作成してから、C:\Users\pi\Desktop\引き継ぎ\蒲田さん\flask-20240227T060406Z-001\flask\staticの中にoutput_toda.jsonを入れて、app.pyを動かす ・Xo[i,j] = 1のとき、セクターiはセクターjより上流（セクターiからセクターjに製品やサービスを供給している） ・rank[i] = 10は、セクターiは10のセクターより上流側 ランクが高い（値が大きい）： 他のセクターに対して多くの製品やサービスを供給していることを示す。 サプライチェーンの上流に位置するセクター である可能性が高い。 ランクが低い（値が小さい）： 他のセクターから供給を多く受けていることを示す。 サプライチェーンの下流に位置するセクター である可能性が高い。

産業連関表 

為替変動