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J-GLOBAL ID：202002264840010799   整理番号：20A2083923

市場相関を用いた技術ストックのネットワーク解析【JST・京大機械翻訳】

Network Analysis of Technology Stocks using Market Correlation

著者 (4件)： Chmielewski Lukasz (Florida Atlantic University,College of Business,Boca Raton,FL,USA,33431) ,  Amin Rafina (Florida Atlantic University,College of Business,Boca Raton,FL,USA,33431) ,  Wannaphaschaiyong Anak (Florida Atlantic University,Dept. of Computer & Electrical Engineering and Computer Science,Boca Raton,FL,USA,33431) ,  Zhu Xingquan (Florida Atlantic University,Dept. of Computer & Electrical Engineering and Computer Science,Boca Raton,FL,USA,33431)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICKG  ページ： 267-274  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ネットワークアプローチを用いて,ストック間の相関を分析した。著者らの必須目標は,4つの質問を直接答えることである。(1)特定の産業部門におけるストックは,それらの市場行動相関に関して株ネットワークの特徴である,そして(3)産業部門におけるストックが,それらの市場行動ベース相関に基づいて,意味あるグループを形成し,そして,(4)ロバストに相関ベースのネットワーク解析アプローチが,グラフとしてストックを理解するのにどのように使用できるか,というのが,その市場行動相関に関して,また,産業部門におけるストックは,意味あるグループを形成する。”と(4),その市場挙動に基づく相関に基づく,そして,また,その資源をグラフとして理解するのに,どのような関連があるか,そして,(4)産業部門におけるストックは,その市場行動ベースの相関に基づいて,重要なグループを形成する。上記の疑問に取り組むための明確な回答を提供するために,市場相関法を用いてストックグラフを生成した。2つのコミュニティ検出法,Louvain ModularityとWalk Trapを用いてグラフの構造を研究した。このモデルのロバスト性をさらにテストするために,異なる相関閾値を用いて別のグラフを作成した。実験では,Louvain Modularity法を用いて12のコミュニティを検出し,異なる産業からのストックで構成した。2~3株だけを含む最小クラスタは,異なる産業からのストックを含んでいた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  コミュニティ ,  クラスタ ,  *在庫量 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ネットワーク解析 ,  コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 市場 ,  相関 ,  ストック ,  ネットワーク解析