Systematic Analysis of Anomalies in the Japanese Stock Market
Project/Area Number |
22K13428
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 07060:Money and finance-related
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
笠原 晃恭 大阪大学, 大学院経済学研究科, 准教授 (50811410)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | アセット・プライシング / アセットプライシング |
Outline of Research at the Start |
本研究では、日本の株式市場のアノマリーを網羅的に再現調査し、その背景にある経済学的メカニズムを探求する。殆ど全てのアノマリーは米国市場のデータをもとに発見されてきたことを踏まえ、本研究はそれらを日本市場で網羅的に再現調査し既存文献の信頼性を再検討する。また、統一的な枠組みで各種のアノマリーの再現可能性をデータベース化することで、日本の株式市場に関する知見を蓄積する。最後に、各種のアノマリーの実現リターンをインプット・データとして、その相関の強さと 背景にある経済学的仮説の類似性の関係を調べる。
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Outline of Annual Research Achievements |
本年度は既存研究のサーベイを行い、その成果を「実証会計・ファイナンス: Rによる財務・株式データの分析 (ライブラリ データ分析への招待 5)」(村宮克彦氏との共著、新世社)という専門書として出版した。本研究課題は、米国を中心に報告されている株式市場のアノマリーを日本市場において追試するという性格上、既存研究のサーベイが重要な出発点となる。本年度は単なるサーベイに留まらず、そこで得られた知見を専門書として出版し、網羅的に概説することで、研究コミュニティに対する幅広い貢献を実現した。また、同書をもとに、日本経済会計学会(AEAJ)において、第39回年次大会・チュートリアル・セッション「ファイナンス・データ分析」、およびAEAJデータサイエンス・ブートキャンプの講師役を務めた。本研究課題はファイナンスと会計の両分野にまたがる横断的な性格を持つため、日本経済会計学会において実証会計系の研究者達と繋がりを持てたことは、本研究課題の遂行において非常に有益であった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
【研究実績の概要】に記した通り、本年度は既存研究のサーベイを行い、その成果を「実証会計・ファイナンス: Rによる財務・株式データの分析 (ライブラリ データ分析への招待 5)」(村宮克彦氏との共著、新世社)という専門書として出版した。専門書の出版は当初の研究計画に含まれていないものであり、当初の計画以上に進展していると評価できる。
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Strategy for Future Research Activity |
今後は当初の研究計画に従い、既存研究のレプリケーションを個々に行っていく。より具体的には、Hou, Xue, and Zhang (2020)に記載のアノマリーから、データが取得可能なものに絞って研究を進めていく予定である。また、アノマリーのデータベースが整備された次の段階として、ベイズ統計の手法を応用するなどし、真に説明力が高いアセット・プライシングのモデルを追求していく。
Kewei Hou, Chen Xue, Lu Zhang, Replicating Anomalies, The Review of Financial Studies, Volume 33, Issue 5, May 2020, Pages 2019-2133
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)