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はい、文字起こしとスライドを拝見したうえで整理しました。ユーザーさんのメモは大きく正しいですが、表現や意図を補足すると以下のように理解できます。

次回進捗報告までに行う作業（教授の指示ベース）

1. 2023年のデータを対象にRAW集計
   • 株価データをクラスタリングで分類（処置群・対照群の整理を兼ねるイメージ）。
   • イベント前の株価移動平均（ベースライン）を計算し、それをイベント後まで延長。
   • 実際のイベント後株価との差分を算出 → 効果の一次的把握。
2. β（ベータ値）の計算と可視化
   • イベントを起点に 1か月・2か月・3か月・6か月 のリターンを集計。
   • イベント時点を100として指数化。
   • グラフ化して可視化。
   • 作業は「同業種内」での比較（業種基準のクラスター）。
3. 授業で学んだ分析フレームを活用
   • 例えばイベントスタディ、DIDの簡易形、統計検定など。
   • 株価差分やβ値を使って「効果」や「特徴」を数量的に示せるかを考える。
   • （余裕があれば）パターンや特徴を言語化する。

コメント

• 最優先は①と②。これで「グリーンボンド発行による株価の挙動」を一旦視覚化できる。

• ③は教授が「時間があれば」と言っているので、余裕がある範囲で実施すればOK。

• 方向性がこれまでの「PSM+DID準備」から「まず2023年の株価イベントスタディ的な分析」にシフトしていますね。

  →つまり、株価ベースで先に目に見える形を作るのが当面の課題 です。

✅ 結論として、ユーザーさんのメモは正しいです。追加で強調するとすれば「クラスタリングは業種を軸に」「イベント後との差分は移動平均と比較」という点が大事です。

次は、これを作業手順に落として「どういうPython処理をまず組むか」を一緒に整理していきますか？

8月18日

【話者1】 00:00:07 失礼します。

【話者2】 00:00:08 はい。