はじめに
スーパーやコンビニなどで売ってある飲み物は、暑いときほど売れやすい気がしませんか？
その過程が正しいならば、飲料メーカーの株価は気温が高くなるほど上がりやすいのでは？と考えました。
そこで今回は飲料メーカー大手の伊藤園の株価と東京の気温データを用いて関連を調査。
データ・手法
伊藤園の株価データとしてStooqから１日ごとの終値を使用。
Pythonで株価データは簡単に取得可能で、取得方法はこちらに記載。
東京における気温データは気象庁から日平均気温・最高気温・最低気温を使用。
順序通りに進んでいけば、問題なくダウンロード可能だと思います。
対象期間は2013年１月〜2020年12月までの８年間。
株価データは土日祝などが無いため、欠損値は含めずにデータを使用。
そのデータの相関係数を計算することで、株価と気温に関連があるかを調査。
以下のように解釈可能。
- 相関係数が正：気温が高くなるほど株価が上がりやすい
- 相関係数が負：気温が低くなるほど株価が上がりやすい
これを下記３パターンで実施。
- 平均気温 vs. 終値
- 最高気温 vs. 終値
- 最低気温 vs. 終値
なお、対象期間内の各データの変化はこのような感じ。
結果
全期間で計算した場合における株価と各気温の相関係数はこのようになりました。
| vs. 平均気温 | vs. 最高気温 | vs. 最低気温 |
|---|---|---|
| 0.044 | 0.059 | 0.039 |
季節ごとにも分けてみました。季節は下記で分類。
- 春：３〜５月
- 夏：６〜８月
- 秋：９〜11月
- 冬：12〜２月
| 季節 | vs. 平均気温 | vs. 最高気温 | vs. 最低気温 |
|---|---|---|---|
| 春 | -0.02 | 0.013 | -0.038 |
| 夏 | -0.064 | -0.004 | -0.098 |
| 秋 | -0.076 | -0.044 | -0.082 |
| 冬 | 0.152 | 0.149 | 0.132 |
まとめ
今回はあまりうまくいかず。
0.2程度ではとても相関が...とかは言えませんね。
当然と言えば当然ですが、株価はそんな簡単なものでは無いということですね...。
その他
実装したソースコードはGitHubにも置いています。