2018 Fiscal Year Annual Research Report
Detecting herding behavior in the stock market using big data analysis
| Project/Area Number |
16H03668
|
|---|
| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
|---|
Principal Investigator |
岡田 克彦 関西学院大学, 経営戦略研究科, 教授 (90411793)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
羽室 行信 関西学院大学, 経営戦略研究科, 准教授 (90268235)
高橋 秀徳 名古屋大学, 経済学研究科, 准教授 (90771668)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | グラフ理論 / 群衆行動 / 情報伝播 / ネットワーク / ホットスポット / 異常値検知 / Return predictability / 株式市場 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本プロジェクトでは、投資家の群衆行動が資産価格に与える影響を定量的に把握するため、大規模データ解析をすることによって研究をすすめ、主に以下の3つの方法論的成果と知見を得ることができた。
①投資家は市場価格が伝える情報を重視して次の行動を意思決定する。そのため株価動向そのものが投資家の群衆行動のトリガーになっていると考えられる。一般に、群衆行動が顕著になるにしたがって、株価の相関は高まる。本研究の成果として、株価動向のグラフ構造を考えることで定量的に示す方法論を考案し、投資家行動が過度に悲観的になっている状況を定量化することに成功した。具体的にはノードとなる全上場企業4000社を、閾値を越えたリターンの相関がある場合に枝で結び、時系列に観察した枝密度を市場の群衆行動の代理変数と定義した。その結果、群衆行動が一方向に触れた直後には、大幅な反動が発生し、群衆行動がファンダメンタルズ価値からの大幅な乖離をもたらすことが明らかとなった。
②群衆行動は無作為に発生するのではなく、なんらかの情報伝播の経路が存在する可能性がある。情報伝播経路には複数考えられるが、その一つとして取引関係ネットワークが挙げられる。本研究プロジェクトでは、取引関係ネットワークのデータを活用することで、ある企業に発生したファンダメンタルなショックが、ネットワークを通じて隣接している銘柄群に波及している点を明らかにした。
③投資家の群衆行動が始まるきっかけは、ある特定銘柄群に対する投資家行動がきっかけになることが多い。本研究プロジェクトでは、「ホットスポットマイニング」と呼ばれる、従来ファイナンス領域の研究では用いられていなかった方法論を用いて、群衆行動が発生していることを統計的に示す試みを行った。その結果、ホットスポットであると認知された銘柄が属する業種の組み合わせにおいては、その後も群衆行動が継続することがわかった。
|
| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(15 results)
