ランダム行列理論を用いた主成分抽出法による日本と米国の株式市場における主要セクタの変遷

• 木戸, 丈剛

• 楊, 欣

• 田中, 美栄子

• 高石, 哲弥

Bibliographic Information

Other Title

• ランダム ギョウレツ リロン オ モチイタ シュセイブン チュウシュツホウ ニ ヨル ニホン ト ベイコク ノ カブシキ シジョウ ニ オケル シュヨウ セクタ ノ ヘンセン
• Historical Study of Major Sectors in Japanese and American Stock Markets by Means of RMT-based Principal Component Analysis

Abstract

ランダム行列理論 （Random Matrix Theory：RMT と略）1) を利用して株式市場の主要セクタの抽出を行う手法を TOPIX500 銘柄の株価に適用した．株価分析の銘柄選定の指標となるような短期間の分析を行うため，2007，2008，2009 年の 1 年ごとの日中データから年次主要セクタの抽出を行った．日中データを使うことで年次変化を追うことが可能なことが分かり，その変異を比較した．また，日本経済に多大な影響があるとされているアメリカの市場の主要セクタの比較を，TOPIX500 と S&P500 の日次データを使い 2007～2008 年と 2008～2009 年の 2 期間で行った．主要セクタの業種分類を，TOPIX500 は証券コード，S&P500 は GICS コードによってそれぞれ行い，共通する部分とそうでない部分を見つけることができた．

We apply a new method of extracting the major sectors from a stock market, based on the random matrix theory, on the price data of TOPIX500. In order to extract useful information for selecting stocks, we have performed analysis on the intra-day price data of each year in the period of 2007-2009. The use of intra-day data made as possible to trace the year to year change of the leading business sectors. We then compare the results of Japanese market and American market by using daily data, and identified some common features as well as differences between the two markets.

Journal

• 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）

  情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 4 (4), 104-110, 2011-11-30

  東京 : 情報処理学会

Keywords

• 事例紹介論文

Details

• CRID: 1050564287854144128
• NII Article ID: 40019257219
• NII Book ID: AA11464803
• ISSN: 18827780
• ISSN: 18827772
• ISSN: 03875806
• NDL BIB ID: 023637120
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00079193/
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I023637120
• Text Lang: ja
• Article Type: article
• Data Source:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN