日本株や米国株の個別銘柄ベータ値(β値)をWebサービスや、Pythonによる計算で求めることができます。ベータ値(β値) とは株の個別銘柄が市場全体の動きに対してどの程度敏感に反応して変動するかを示す数値で、現代ポートフォリオ理論では非常に重要にされている指標の一つです。 例えば、ある銘柄が指数と全く同じ動きをする場合はベータ値(β値) が1という事になります。 ベータ値(β値) が2の銘柄は市場全体が1%上昇・下落するとその銘柄は2%上昇・下落し、逆にベータ値(β値) が0.5だと、市場全体が1% 上昇・下落 するとその銘柄は0.5% 上昇・下落 するというよう事になります。 実際のPythonの計算では5年の月次の時系列データの60点を利用するローリングモデルでベータ値(β値) を計算します。
「総括的検証」補足ペーパーシリーズ③ 「量的・質的金融緩和」導入以降の政策効果 ─ マクロ経済モデルQ-JEMによる検証 ─ 菅 和聖* kazutoshi.kan@boj.or.jp 喜舎場 唯* yui.kishaba@boj.or.jp 敦賀 智裕* tomohiro.tsuruga@boj.or.jp No.16-J-11 2016 年 11 月 日本銀行 〒103-8660 日本郵便(株)日本橋郵便局私書箱 30 号 * 日本銀行調査統計局 日本銀行ワーキングペーパーシリーズは、 日本銀行員および外部研究者の研究成果をと りまとめたもので、内外の研究機関、研究者等の有識者から幅広くコメントを頂戴する ことを意図しています。 なお、ワーキングペーパーシリーズに対するご意見・ご質問や、掲載ファイルに関する お問い合わせは、執筆者までお寄せ下さい。 商 用 目 的 で 転 載 ・ 複
一般的に需要予測はサプライチェーンマネジメントの文脈で語られることが多いです。しかし広告投下量は需要をコントロールする変数と考えられますので、マーケターの方でも需要予測を知っておいて損はないはずです。本稿では需要予測の概要を説明し、次に需要予測で用いるツールfacebookのProphetを紹介します。そして実際にSIGNATEのコンペで使用された引越し需要予測データを用いて需要予測を行います。 需要予測について 重要性 需給のバランスが不均衡であると様々な問題が生じます。例えば供給不足であれば品切れを起こしたり、供給過多であれば過剰な在庫や人員をかかえるなどのロスが発生します。そのため精度高く需要予測を行いそれに基づいた販売・生産計画を立案することが重要になります。 (参考) その他の具体例 (*1) https://www.enecho.meti.go.jp/about/special
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