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テクニカル分析の重要性

テクニカル分析の重要性

出所:日足、単位はドル

6. コロナ禍における子会社管理の重要性について

子会社における不正の兆候やビジネス上のトラブルを把握するためには、長期的な推移とBS目線での分析が有用です。
件数が多く小規模なサブ連結対象である孫会社の分析を行っていないケース、業種・業態の特殊性や事業の変化があるために分析の難易度が高いケースもあります。タイムリーな財務分析を行うためには、必要に応じて外部専門家を利用することも考えられます。
子会社財務諸表における異常点をいち早く発見するための主な分析のポイントを例示します。

子会社の内部統制評価のポイント

企業は業務の適正性を確保するために、内部統制を構築しますが、内部統制に脆弱な点があると、この点を突いて不正が行われるリスクが高まります。
内部統制の実態を把握するためには、組織の成立ちと事業の内容を理解したうえで、各部署や子会社に合った内部統制が構築されているか、内部統制が形骸化せずに機能しているかなどを確かめる必要があります。
内部統制の脆弱性を把握するための主なリスクポイントを例示します。

有限責任あずさ監査法人
リスクマネジメント部
パートナー 細井 友美子
マネジャー 池羽 芳郎

Digital Innovation部 テクニカル分析の重要性
テクニカル・ディレクター 宇宿 哲平
アシスタントマネジャー 近藤 聡

株式会社KPMG FAS
フォレンジック部門
ディレクター 佐野 智康

  • 1. COVID-19による各業界への影響
  • 2. COVID-19が業績に与える影響
  • 3. COVID-19が倒産リスクに与える影響
  • 4. COVID-19が見積リスクに与える影響
  • 5. COVID-19が不正リスクに与える影響

Financial Data Analytics

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© 2022 KPMG AZSA LLC, a limited liability audit corporation incorporated under the Japanese Certified テクニカル分析の重要性 Public Accountants Law and a member firm of the KPMG global organization of independent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved. © 2022 KPMG Tax Corporation, a tax corporation incorporated under the Japanese CPTA Law and テクニカル分析の重要性 a member firm of the KPMG global organization of independent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

トライアルから学ぶデータ分析

九州大学にて「ビジネスに活かせる実践データ分析入門」という講義が夏学期より開講されるようですよ!
Pythonは言語として扱ったことはあるのですがデータ分析等の実践的な取り組みは行ったことがなかったため、データ分析の技術と思考法を学んで今後に活かそうと思い受講することにしました。 テクニカル分析の重要性
せっかくなので備忘録としてスクラップを残そうと思います。
また自分なりのデータ分析の思考を記録として残すのでアドバイス等いただけると嬉しいです!

導入 - Retail Dataの重要性 by 永田さん

Retail Data (直訳:小売データ)
計画購買:非計画購買 = 2:8 テクニカル分析の重要性 → ブランドの決定は店頭で8割が決まる
オンライン上ではGoogle・Amazon等の企業によって購買データを集計されているがそれは計画購買である2割程度、つまり実店舗でデータ集計できれば単純計算5倍のデータが取れ、Amazonを追い越せるのではないか?という取り組みをトライアルとしてかなり力を入れて行っているらしい。

  • トライアルでは実店舗のデータを収集し、現時点でスマートカートでのおすすめ商品の提案まで行っている
  • 売上のデータを集めることで品や配置の最適化
    実例:チョコレート製品の配置で利益率の高いトライアルのプライベートブランドチョコを客の目につく部分に配置していたが売上・利益はあまり伸びず.
    →キットカット(人に知られ、信頼されているブランド)を客の目につく部分に配置してみると売上が倍増した

今後の授業内容

分析テーマ

新型コロナウイルス(COVID-19)感染拡大に伴う消費者行動変容の
分析および小売業へのビジネス提案

  • 提案対処:TRIAL経営陣
  • 目的:コロナ禍における急激な消費者の行動変容に対して、企業としてすみやかに対応できるようTRIALの経営陣に対して提案を行う
  • 課題:
    • 購買行動の変化から、消費者のニーズの変化を捉える
    • ニーズの変化にすみやかに対応するための提案を行う

    審査ポイント

    • 課題把握:分析の目的や主旨に沿ったレポートが作成されている
    • データからの洞察:データを適切に加工し、インサイト(洞察)を導き出せている
    • 分かりやすさ:レポートが論理的かつ帰納法的に、わかりやすく展開されている
    • 工夫・独創性:レポートや情報収集に対する工夫や努力が伺える
    • 実務への適用:ビジネスに活かせる実践的な結論や提案を導き出せている
    • 言語:Python
    • 環境:Google Colaboratory

    永田さんありがとうございました!!
    本記事ではデータ分析について永田さんから教えていただいたことのほんの一部しか記載できていませんが、40分という短い時間でしたがとても充実した授業となりました。
    まだやっとデータ分析に足を踏み入れた素人ではありますがその重要性について思い知らされました。
    またお会いできる機会があればと切実に願っております。
    再度申し上げます。ありがとうございました!
    次回の授業「ビジネス知識/Pythonについて」、デュエルスタンバイ!

    FXの相場分析レポート|2022年6月16日(木)

    ドル円相場の振り返りファンダメンタルズ分析

    本日の重要指標·発言

    時間イベント
    07:45豪洲 1-3月期四半期国内総生産(GDP)(前期比/前年同月比)
    16:30スイス スイス国立銀行3カ月物銀行間取引金利誘導目標中心値
    20:00英国 イングランド銀行(BOE、英中央銀行)金利発表
    英国 英中銀金融政策委員会(MPC)議事要旨

    相場分析テクニカル分析

    ·CPR(Central Pivot Range)を使用した環境認識

    節目を使用した環境認識

    CPRCentral Pivot Range)を使用した環境認識

    本日のトレード方針 -EURUSD-

    アクション価格
    エントリーポイント1.03572
    利益確定ポイント(T/P)1.02093
    損切りポイント(S/L)1.03815

    本日はユーロドルのCPR(Central Pivot Range)で『Inside Value』が出現していますのでブレイクアウトを狙っていきます。
    『Inside Value』は当日のCPRが前日のCPRに「はらまれた」状態を指します。
    これはローソク足のはらみ足と同じ原理なのですが、CPRのはらみ足の方が期待値は高くなります。

    リー・エインズリー(前編)―デリバティブを奏でる男たち【29】―

    急落する代表的な米成長株


    出所:日足、いずれもNY市場の価格、単位はドル

    ◆マーベリックとは

    加えて、美術品店から6つのアート&クラフト店を買収し、全国的な芸術品と工芸品の小売業者に成長させて売却。これらで巨万の富を築いたようです。ところが、脱税で内国歳入庁(IRS、Internal Revenue Service)から、証券詐欺で証券取引委員会(SEC、Securities and Exchange Commission)から起訴され、賠償金を一部支払った後の2014年に破産してしまいました。今ではテキサス州北部のダラスにある老人ホームで静かな余生を送っているとのこと。ちなみに、彼の娘クリスティアナは、電気自動車大手テスラの最高経営責任者(CEO)であるイーロン・マスクの弟キンバルと結婚しました。

    テスラも代表的な米成長株


    出所:日足、単位はドル

    ◆エインズリーのマーベリック

    このコラムの著者

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    小次郎講師テクニカルコラム

    • 第1回、ファンダメンタル分析とテクニカル分析
    • 第2回、トレンド系分析とオシレーター系分析
    • 第3回、トレンドラインとチャネルライン、その1
    • 第4回、トレンドラインとチャネルライン、その2
    • 第5回、移動平均線 その1、『 移動平均線の役割 』
    • 第6回、移動平均線 その2、『 グランビルの法則 テクニカル分析の重要性 』前編
    • 第7回、移動平均線 その3、『 グランビルの法則 』後編&『 移動平均乖離率 』
    • 第8回、移動平均線 その4、『 移動平均線の複数使い 』前編
    • 第9回、移動平均線 その5、『 移動平均線の複数使い 』中編
    • 第10回、移動平均線 テクニカル分析の重要性 その6、『 移動平均線の複数使い 』後編
    • 第11回、移動平均線 その7、『 指数平滑移動平均線の重要性 』
    • 第12回、MACD(移動平均収束拡散法) その1
    • テクニカル分析の重要性
    • 第13回、MACDその2、オリジナルMACDの本質!
    • 第14回、MACDその3、MACD最大の買いシグナルとは?
    • 第15回、MACDその4、MACD2とは?
    • 第16回、MACDその5、MACDの売りサイン買いサイン =前編=
    • 第17回、MACDその6、『MACDの売りサイン買いサイン』 =中編= そしてMACD活用の最大の極意!
    • 第18回、MACDその7、『MACDの売りサイン買いサイン』 =後編= ダイバージェンシー!
    • 第19回 MACDその8、『MACDの複数使い』いよいよMACD最終回!
    • 第20回 ストキャスその1、『買われすぎ売られすぎシグナルに騙されるな!』
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    • 第22回 ストキャスその3、『ストキャスの大黒柱、%Kを極める!』
    • 第23回 ストキャスその4、『ストキャス名脇役、%D、Slow%Dを極める!』
    • 第24回 ストキャスその5、『パラメーターの調整!』
    • 第25回 ストキャスその6、『ストキャスティクスの正しい使い方!』
    • 第26回 ストキャスその7、『ストキャスティクスの具体的仕掛け時と騙しへの対応!』
    • 第27回 ストキャスその8、『ストキャスティクスのダイバージェンス』
    • 第28回 ストキャスその9、『スパイクトップ・スパイクボトム、ガービッジトップ・ガービッジボトム』
    • 第29回 ストキャスその10、『ストキャスティクス最終回、ブルベア・セットアップとは?』
    • 第30回 一目均衡表その1、『一目均衡表の歴史。そして5つの線を覚えよう!』
    • 第31回 一目均衡表その2、『5つの線の計算式を理解し、半値線をマスターしよう!』
    • 第32回、一目均衡表その3、「三役好転を中心に世間一般的に言われる一目均衡表の買いシグナル売りシグナルを検証。」
    • 第33回、一目均衡表その4、「半値線を極める!」
    • 第34回、一目均衡表その5、「転換線を極める!」
    • 第35回、一目均衡表その6、「基準線を極める!」
    • 第36回、一目均衡表その7、「一目均衡表最大の売買シグナル、均衡表の好転・逆転とは?前編」
    • 第37回、一目均衡表その8、「一目均衡表最大の売買シグナル、均衡表の好転・逆転とは?中編、もみあい相場での仕掛け方」
    • 第38回、一目均衡表その9、「一目均衡表最大の売買シグナル、均衡表の好転・逆転とは?後編、均衡表の好転・逆転の本質!」
    • 第39回、一目均衡表その10、「先行スパン2を極める。先行スパンが先行する理由!」
    • 第40回、一目均衡表その11、「先行スパン1を極める。」
    • 第41回、一目均衡表その12、「一目均衡表最大の謎、『雲』を解析する!前編」
    • 第42回、一目均衡表その13、「一目均衡表最大の謎、『雲』を解析する!後編、雲のねじれの秘密!」
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    • 第45回、一目均衡表その16、「一目均衡表の5つの線を使った総合分析、前編」
    • 第46回、一目均衡表その17、「一目均衡表の5つの線を使った総合分析、後編」
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    トライアルから学ぶデータ分析

    九州大学にて「ビジネスに活かせる実践データ分析入門」という講義が夏学期より開講されるようですよ!
    Pythonは言語として扱ったことはあるのですがデータ分析等の実践的な取り組みは行ったことがなかったため、データ分析の技術と思考法を学んで今後に活かそうと思い受講することにしました。
    せっかくなので備忘録としてスクラップを残そうと思います。
    また自分なりのデータ分析の思考を記録として残すのでアドバイス等いただけると嬉しいです!

    導入 - Retail Dataの重要性 by 永田さん

    Retail Data (直訳:小売データ)
    計画購買:非計画購買 = 2:8 → ブランドの決定は店頭で8割が決まる
    オンライン上ではGoogle・Amazon等の企業によって購買データを集計されているがそれは計画購買である2割程度、つまり実店舗でデータ集計できれば単純計算5倍のデータが取れ、Amazonを追い越せるのではないか?という取り組みをトライアルとしてかなり力を入れて行っているらしい。

    • トライアルでは実店舗のデータを収集し、現時点でスマートカートでのおすすめ商品の提案まで行っている
    • 売上のデータを集めることで品や配置の最適化
      実例:チョコレート製品の配置で利益率の高いトライアルのプライベートブランドチョコを客の目につく部分に配置していたが売上・利益はあまり伸びず.
      →キットカット(人に知られ、信頼されているブランド)を客の目につく部分に配置してみると売上が倍増した

    今後の授業内容

    分析テーマ

    新型コロナウイルス(COVID-19)感染拡大に伴う消費者行動変容の
    分析および小売業へのビジネス提案

    • 提案対処:TRIAL経営陣
    • 目的:コロナ禍における急激な消費者の行動変容に対して、企業としてすみやかに対応できるようTRIALの経営陣に対して提案を行う
    • 課題:
      • 購買行動の変化から、消費者のニーズの変化を捉える
      • ニーズの変化にすみやかに対応するための提案を行う

      審査ポイント

      • 課題把握:分析の目的や主旨に沿ったレポートが作成されている
      • データからの洞察:データを適切に加工し、インサイト(洞察)を導き出せている
      • 分かりやすさ:レポートが論理的かつ帰納法的に、わかりやすく展開されている
      • 工夫・独創性:レポートや情報収集に対する工夫や努力が伺える
      • 実務への適用:ビジネスに活かせる実践的な結論や提案を導き出せている
      • 言語:Python
      • 環境:Google テクニカル分析の重要性 Colaboratory

      永田さんありがとうございました!!
      本記事ではデータ分析について永田さんから教えていただいたことのほんの一部しか記載できていませんが、40分という短い時間でしたがとても充実した授業となりました。
      まだやっとデータ分析に足を踏み入れた素人ではありますがその重要性について思い知らされました。
      またお会いできる機会があればと切実に願っております。
      再度申し上げます。ありがとうございました!
      次回の授業「ビジネス知識/Pythonについて」、デュエルスタンバイ!

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