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タイトル: 株価とニュース報道を用いた上場企業の暗黙関係の発見
著者: 馬場, 慧  KAKEN_name
馬, 強  KAKEN_id  orcid https://orcid.org/0000-0003-3430-9244 (unconfirmed)
キーワード: 関係マイニング
投資情報分析
時系列データ
発行日: Mar-2016
出版者: DEIM2016実行委員会
誌名: DEIM Forum 2016 論文集
論文番号: G3-2
抄録: 企業間の関係分析は,マーケティングや意思決定において重要である.企業の Web サイトなどで子会社やグループ会社などに関する記述は多いが,スポンサー関係や取引先などの暗黙的に関連する企業に関する情報は少ない.本研究では,関連するニュースイベントに対する株価の動向の類似性を分析して,上場企業間の暗黙的な関係を発見する手法を提案する.提案手法では,まず,株価を市場,業種と企業自身の三つの要因の合成モデルから生成されると仮定し,市場や業種の影響を調整した企業の株価を抽出する.調整済みの株価系列データを正規化した上,関連するニュースイベントの日付を元に実価データの部分系列を抽出し,抽出された部分系列の類似度を計算することで,関連性の強い企業を発見する.東京株式市場の株価データとの財経新聞のニュース記事を用いて提案手法の評価を行う.
記述: [DEIM 2016] 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第14回日本データベース学会年次大会) 2016年2月29日~3月2日・ヒルトン福岡シーホーク
URI: http://hdl.handle.net/2433/217597
関連リンク: http://db-event.jpn.org/deim2016/proceedings.html
出現コレクション:学術雑誌掲載論文等

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