リスクプレミアムの推定におけるバイアス補正とモデル選択に関する理論と応用
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19K13672
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07030:Economic statistics-related
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| Research Institution | Tokyo Keizai University |
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Principal Investigator |
木下 亮 東京経済大学, 経営学部, 准教授 (10732323)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 計量ファイナンス / 計量経済学 / 資産価格理論 |
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| Outline of Research at the Start |
リスクのある資産を保有する際の報酬であるリスクプレミアムの大きさが明らかになれば、投資家及び企業の意思決定に役立つ。本研究は、資産価格モデルに関する推定方法の改良を行うことで、リスクプレミアムのより良い推定値を得ることを目標とするものである。統計理論とシミュレーションによって提案した推定方法の性質を明らかにし、主に国内データを用いた実証分析に応用する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は株式収益率の共通変動要因のリスクプレミアムの推定におけるバイアス修正に取り組んでいる。昨年度までの研究において、標準的なモデルにおいて個別株よりもファクターに対する感応度でグループ分けされたポートフォリオを対象として回帰分析を行うことでバイアスを軽減できることが確認されていた。また、推定に用いたモーメント条件のアウトオブサンプルにおける再現性に着目し、検証方法が提案されていた。
今年度の研究では、代表的な資産価格モデルの実証分析にバイアス修正を応用した。先行研究ではバイアスを軽視しているものも少なくなく、アウトオブサンプルでの再現性が期待できないが、本研究のアプローチを用いることでファイナンス理論の帰結を適切に検証することができる。具体的には、借入制約付きのCAPMの検証、ボラティリティインデックスやマクロ経済指標のリスクプレミアムの推定に関して国内株式市場のデータを用いた実証分析に取り組み、上記の観点から説得力のある結果を得た。借入制約付きのCAPMが示唆するものと整合的な結果を得たが、ボラティリティインデックスのリスクプレミアムは動学モデルと整合的ではなかった。
また、モデルの特定化に誤りがあり、欠落ファクターが存在する場合におけるバイアス修正に関して検証を行った。理論とシミュレーションにおいて一定の仮定の下でポートフォリオを対象として分析を行うことでバイアスを軽減できることを確認した。更に、バイアスの軽減のみでなく、分散を小さくすることができる可能性が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度の研究では、リスクプレミアムの推定におけるバイアス修正の応用及び理論的発展に取り組んだ。推定方法の妥当性についての検証や実証分析の結果を得る一方で、論分や学会発表における成果報告に遅れが生じている。数式における表記が煩雑になるため論分の執筆は極めて慎重な作業となり、想定以上に時間を要している。昨年度までの結果を論文にまとめて学術雑誌に投稿中であるが、今年度の結果に関しては次年度にまとめることになり、研究成果として公開されるまでには更に時間を要することになる。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度においては、主にこれまでの研究成果を論文等にまとめる。はじめに本研究で提案するバイアス修正及び検証を応用した借入制約付きのCAPMに関する結果をまとめる。この結果においてはCAPMの基本モデルよりも借入制約付きのCAPMが統計的に有意に採択されており、ファイナンス理論の発展及び借入制約を考慮したポートフォリオ選択等への応用が期待できる。ただし、ポートフォリオを用いた実証分析には多数のファクターを同時に取り扱えないという問題点がある。これに対処するためには、条件付きファクターモデルにおけるバイアスの数式表現を導出して修正を行う必要がある。個別株式を用いた分析とポートフォリオを用いた分析で実証結果が大きく異なることが知られているが、上記の方法でこれを解決できる可能性がある。この研究に関しても並行して進める。
次にボラティリティインデックスやマクロ経済指標に対するリスクプレミアムに関する実証結果をまとめる。これらに関しては、数理ファイナンスやマクロ経済モデルの先行研究を踏まえた上で成果をまとめる必要がある。学会及び研究会での報告を経て専門家から意見を集め、反映させて論文にまとめる。
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Report
(5 results)
Research Products
(8 results)
