前回の記事では、プログラミング言語のpythonを使って...
について書きました。
前回の記事
今回はその続きとなります。
ムズカシイところは読み飛ばしてもかまいません。
チャートをみるだけでも今回の記事はためになると思います！
結論
・ナスダックの下落はグーグル（GOOGL）の影響が大きい
この記事の対象となる人
・pythonを使った分析に興味がある人
・GAFAに投資をしたいと考えている人
ナスダック指数とGAFAの関係をpythonで分析
すでに冒頭で結論を書きました。
結論
・ナスダックの下落はグーグル（GOOGL）の影響が大きい
なので、ここから先はなんでこの結論になったのか？その理由を書きます。
前回の簡単なおさらい
今回の分析で採用したVARモデルを簡単にいうと...
です。
今回の例でいえば...
2、GAFAの株価はナスダックにどのくらい影響を受けているのか？
3、GAFA同士の株価どのくらい影響を受けあっているのか？
という感じですね。
今回の目的は1番目の『ナスダックはGAFAの株価にどのくらい影響を受けているのか？』です。
米株高を引っ張ているGAFAの銘柄を考えることで、今後はその銘柄を中心にナスダックの予測に役立てよう！というのが目的だからです。
前回の記事では...
ナスダックは『一日前のナスダック自身』のみに影響を受けていること、つまりGAFAの影響は受けていない、という結果がでました。
前回の記事
しかし、米ハイテク株の上昇がGAFAの株高に引っ張られていることは事実です。
そのハイテク株の上昇にナスダックが引っ張られていることも事実です。
なので、VARモデルでもうとちょっと深く分析する必要があります。
インパルス応答関数
VARモデルの便利なところは...
をビジュアルチャートで確認できることです。
今回の例でいえば、どの株価がどの株価にどのくらい影響しているのか？を視覚で確認できるということです。
この方法を統計学では...
と呼んでいます。
まぁ、ムズカシイことはさておき...実際に見てみましょう、そのインパルス応答関数ってやつを！
ナスダックとGAFAのインパルス応答関数のチャート
すごい数のチャートが出てきましたね。
それもそのはず。
今回採用した変数は5つありますので、お互いに影響しあう数は『５×５』で『25』のチャートとなるからです。
ナスダックの上昇はフェイスブック（FB）の影響が大きい
では、上のチャートでみるべきところはどこか？
それは一番上の段の『 ⇒Nasdaq』のところです。
これは『○○がナスダックに与える影響の度合い』を示しています。
よくみると...
・『Facebook ⇒Nasdaq』
のラインが上昇していることがわかります。
これは1単位のショックをアマゾン（AMZN）やフェイスブック（FB）に与えたとき、ナスダックがどれだけ上昇しているのか？を示しています。
ここでいう1単位とは『ひとつの標準偏差』のことです。
この『ひとつの標準偏差』こそが、前回の記事で紹介した『スケーリング』なのです。
今年に入ってからの標準偏差を確認すると、アマゾン（AMZN）は『533ドル』、フェイスブック（FB）は『36ドル』です。
もういちどチャートをみると、アマゾン（AMZN）よりもフェイスブック（FB）の方がナスダックの上昇に大きな影響を与えていることがわかります。
どのくらい影響をあたえているのかというと...
との予測が出ています。
ナスダックの下落はグーグル（GOOGL）の影響が大きい
一方、ナスダックの下落に大きな影響を与えているGAFAを見ると、ダントツでグーグル（GOOGL)ですね。
グーグル（GOOGL）の1標準偏差は『132ドル』です。つまり...
という予測の結果が出ています。
予測はあくまでも予測
まぁ、予測はあくまでも予測です。
VARモデルは過去のデータのみで予測しているため、トランプ米大統領の発言とか、為替や金利の動向といった影響を考慮していません。
しかし、多くの銘柄の影響度合いをみるとき、VARモデルは有効な手段のひとつでもあります。
統計学の基本的なモデルのひとつでもあるので、興味のある方は参考書などで勉強されると良いでしょう。きっと投資に役立ちますよ！
『どんな参考書がおすすめ？』
『pythonのコードを知りたい！』
といった読者の方がいると思います。
今後、このブログではそういった情報についても発信していきます。
もしすぐにアドレスが欲しい！という方がいましたら、ジェイまでご連絡ください！
今回のまとめ
・インパルス応答関数を使えばお互いの影響の度合いを確認できる
・ナスダックの上昇はフェイスブック（FB）の影響が大きい
・ナスダックの下落はグーグル（GOOGL）の影響が大きい
