[2L5-GS-13] AI応用: 金融 (2)

[2L5-GS-13-01] 株価時系列に基づく企業クラスタリング

〇松井 藤五郎¹、蔦木 宏斗¹、加藤 準平²、後藤 卓² (1. 中部大学、2. 株式会社三菱UFJ銀行)

キーワード：金融、データ分析、機械学習、クラスタリング

本論文では、株価時系列データを対象として、企業をクラスタリングする方法を提案する。企業の中には、事業を多面的に展開し、単一の業種には留まらないものもあるが、従来の業種分類ではいずれか1つの業種に分類されており、業種分類が実態とは乖離しているものが存在している。また、業種分類の中には本来は異なる複数の業種が１つの業種としてまとめられている業種もある。これまでに、投資信託のリターンを対象として同一ベンチマークのインデックス型投資信託をクラスタリングする手法が提案されている。そこで本論文では、業種ごとに企業をクラスタリングできるようにこの手法を拡張し、株価時系列データを対象として企業をクラスタリングする。また、提案手法を実際の株価データに適用し、その有効性を確認する。