Analysis of the Impact of U.S. FFR Rate Hikes on the Market Capitalizaion of U.S. Companies -Analysis through Time Series Data Clustering and Dimensionality Reduction-

本稿では，米国連邦準備制度（FRB）が2022年３月以降行った利上げ政策により米国トップ企業100社の株価がどのように変化したかを分析する。変化パターンを解析するため，AI 手法による時系列データクラスタリング手法を用いて，その株価変動パターンの類似度指標である距離を計算する。その距離行列は100次元となるので，見やすさのため次元圧縮を行なう。本分析では３種類の異なる次元圧縮手法を実行し，比較検討した。その結果，t-SNE の第１軸が「株価下落を示す指標軸」として最も適していることを発見した。t-SNE の第１軸値によって業種ごとの平均値を求めた結果，エネルギー関連企業はその他の業種に比較して株価下落が少なかったことが判明した。本稿では，米国 FFR 利上げによる米国企業時価総額へのインパクトの分析として業種比較を行うことを事例として，株価変動パターンの類似度計算から，分析意図に適合した主成分軸を発見する AI 的手法について述べる。