COVID-19期間中のIndiGoとSpiceJetの株価分析

COVID-19のパンデミックは多くの業界に大きな影響を与えたけど、特に航空業界がやばかったんだ。このアーティクルでは、インディアの二大航空会社、インディゴとスパイスジェットの株価がこの厳しい時期にどう影響を受けたかに焦点を当てるよ。特に、これら二つの航空会社の株価のつながりを、極端な市場の動きの時にどうなってたかを探るんだ。

#株価の重要性

株価は企業の財務状況や市場でのポジションを示す重要な指標なんだ。航空会社のパフォーマンスを評価する際、株価は投資家の意見や未来の利益に対する期待を反映してる。トレーダーは低い時に買って高い時に売ることを目指して、利益を最大化しようとするんだ。パンデミック中は旅行制限や航空需要の減少で株価が大きく下がったから、これらの変化を理解することは市場の動きに関する貴重な洞察を得る手助けになるよ。

#株価のテールの動き

株価を分析する時、日々のリターンに注目することが多いんだ。リターン率は価格がどれだけ変わったかを示すもので、投資家にとっての利益や損失を示すんだ。特にリターン率の上側のテールに興味があって、これは極端な条件での株の動きを理解する助けになるんだ。

#データ収集

2019年12月から2022年5月までのデータを集めたよ。この期間はインディアで3回の大きなCOVID-19の波があったんだ。この時期、航空旅行は厳しく制限されて、航空会社の株価にも影響が出たんだ。インディゴとスパイスジェットの株価を見て、彼らのパフォーマンスや相互依存がどう変わったかがわかるよ。

#極値理論

極値理論（EVT）は、時間の経過とともに観察される株価の最高値や最低値のような極端なイベントを分析するための統計的手法なんだ。EVTは市場の大きな変動における株価の動き方を理解するのに役立つよ。これは価格分布のテールの部分に焦点を当てて、極端な値がどこにあるかを分析するんだ。この分析によって、二つの株が極端な市場条件で一緒に動く傾向があるかを特定するのに役立つ。

#チェンジポイント

チェンジポイントは、データの統計的な特性が変わる瞬間なんだ。今回の場合、インディゴとスパイスジェットの株価の関係が特にCOVID-19パンデミック中に大きく変わった時期を見つけたいんだ。このチェンジポイントを見つけることは、投資家やアナリストに株価の転換点についての情報を提供できるよ。

#チェンジポイント検出の方法

チェンジポイントを検出するために、いくつかの統計的手法を使えるんだ。例えば、尤度比検定（LRT）や修正情報基準（MIC）などがあるよ。これらのテストは、推測されたチェンジポイントの前後でデータを比較する方法を提供して、重要な変化があったかどうかを判断する助けになるんだ。

#COVID-19中の株価分析

パンデミック中のインディゴとスパイスジェットの株価を分析した時、いくつかのパターンが見られたよ。最初は、パンデミックが始まると両航空会社の株価が急激に下がったんだ。これは、広範囲な旅行制限と航空需要の大幅な減少が主な原因だよ。インディアのロックダウンの最初のフェーズは彼らの株価に顕著な影響を及ぼしていて、私たちの目的はこれらの変化がいつ起こったのかを特定することだったんだ。

#リターン率と市場の動き

両航空会社のリターン率を計算して、パンデミック中のパフォーマンスを理解するのに役立てたよ。最大の日次リターンに注目することで、これらのリターンがどう変動したかが分かったんだ。スパイスジェットの株はインディゴと比べてもっとボラティリティがあったことが明らかになった。これが増加するボラティリティは、市場が両航空会社が直面していた課題に応じて反応していることを示しているかもしれない。

#データ前処理

株価を分析する前に、正確な結果を得るために前処理のステップを踏んだよ。リターン率の分布のパラメータを推定して、より効果的な分析ができるようにデータを変換したんだ。この変換はEVTを使う時に特に重要で、上側のテールの動きをより正確に分析するのに役立つ。

#パラメータの推定

インディゴとスパイスジェットの株のリターンの依存関係の変化を評価するために、各リターン分布に関連するパラメータを推定したんだ。この推定によって、パンデミック中の極端なリターンがどのように相互に関連しているかを理解するのに役立つ。

#航空会社間の相関

二つの航空会社のリターン率の相関を、極値依存性測定という方法で調べたよ。この分析は、インディゴとスパイスジェットのリターン率が極端な市場イベントの時にどう動いたかを示すんだ。相関が強ければ、二つの航空会社が似たような課題に直面し、パンデミックの影響に似た反応を示した可能性があるんだ。

#尤度比検定（LRT）

LRTはチェンジポイントを検出するために最も広く使われている方法の一つだよ。これはデータの尤度を二つの異なるモデルで比較するんだ。一つはチェンジポイントがないという前提のモデル、もう一つはチェンジポイントがあるモデル。もし証拠がチェンジポイントのあるモデルを支持すれば、ノルムの仮説を棄却できる。

#修正情報基準（MIC）

他のチェンジポイント検出方法としてMICがあるよ。このアプローチはモデルの適合度を評価してチェンジポイントをより効果的に特定する手段を提供するんだ。MICはデータシーケンスの始まりや終わりのチェンジポイントに特に役立つけど、他の方法が苦労することがあるんだ。

#シミュレーションスタディ

これらの検出方法のパフォーマンスをより理解するために、シミュレーションスタディを行ってるよ。これらの研究は、さまざまなシナリオや異なるサンプルサイズ、真のパラメータ値を含めてLRTとMICの効果を評価するのに役立つ。

#臨界値とパワー比較

テストから得た臨界値を調べることで、チェンジポイントが存在する時に成功裏に特定できる頻度を評価することができたよ。これらのテストの「パワー」を理解することで、実際に各手法がどれくらい信頼できるかを判断できるんだ。

#実データの適用

方法を徹底的に準備してテストした後、インディゴとスパイスジェットの株価にそれを適用したよ。インディアの最初のロックダウン発表に一致する重要なチェンジポイントの証拠が見つかったんだ。この発見はパンデミック中の航空業界の劇的な変化と一致しているよ。

#結果の解釈

私たちの分析の結果は、ロックダウン発表後に二つの航空会社の相互依存が大幅に増加したことを示唆してるんだ。この期間前は、彼らの株価はあまり相関がなかったから、市場の動き方が異なってたんだ。ロックダウンは両航空会社に前例のない課題を強いて、株価の動きにおけるより強い関係を生んだんだ。

#将来的な影響

株価のチェンジポイントを検出するための私たちの方法論は、他の航空会社や業界にも応用できるよ。リセッションや他の危機のようなさまざまな経済状況の分析にも役立つかもしれない。この柔軟性は、市場アナリストや投資家が情報に基づいた意思決定をするための貴重なツールになるよ。

#結論

まとめると、私たちはCOVID-19パンデミック中のインディゴとスパイスジェットの株価を分析して、極端な市場条件が彼らのリターンにどんな影響を与えたかを理解しようとしたんだ。EVTとチェンジポイント検出手法を使って、主要なロックダウン発表と一致する株価の行動の重要な変化を特定したよ。この発見は、困難な時期に財務関係を理解する重要性を示していて、将来的により良い投資判断を下す助けになるかもしれないね。