投資家の株価に対する期待形成のあり方が引き起こすミスプライスと市場への影響

• Project/Area Number: 20K01774
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07060:Money and finance-related
• Research Institution: Aoyama Gakuin University
• Principal Investigator: 伏屋 広隆 青山学院大学, 社会情報学部, 教授 (00422395)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 北村 智紀 東北学院大学, 経営学部, 教授 (80538041) ; 中里 宗敬 青山学院大学, 国際マネジメント研究科, 教授 (90207754)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2020: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
• Keywords: ミスプライス / 逐次学習 / 経済実験 / アルゴリズム取引 / ベイズ更新

Outline of Research at the Start

ＡＩなどによるアルゴリズム取引のシェアが上昇する中、近年の株式市場において市場の不確実性は上昇している。これはアルゴリズム取引において採用されている学習モデルの多くが、結果的に他者への追随戦略をとることが一因と考えられる。
本研究グループでは、マーケットメーカー（証券会社などの市場参加者）が逐次的に学習を行うモデルを用いて、ミスプライスの発生を分析してきた。本研究はこれまでの成果を応用し、株価形成における独自の逐次学習をモデル化し、それが引き起こすミスプライス発生による市場の不確実性上昇のメカニズムを解明することを目的とする。