2018 Fiscal Year Annual Research Report
Statistical analysis of price discovery: a stochastic process approach
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16K17105
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
小池 祐太 東京大学, 大学院数理科学研究科, 准教授 (80745290)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | リード・ラグ効果 / 高頻度データ / マーケット・マイクロストラクチャー / 漸近理論 / 非同期観測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究では、昨年度に行った実証研究において観測された、開発した統計モデルから得られる結果と、経済理論から予想される結果との間の齟齬を解消できるようなモデルの修正について検討した。その結果、以下の結果が得られた。
（１）「ある銘柄の価格発見を最も先導している取引所はその銘柄が上場されている市場である」という結論が得られない問題については、いくつかの文献を参照したところ、市場のマイクロストラクチャー構造に起因する現象であることが示唆され、必ずしも経済理論と不整合な結果とは言えないことが判明した。
（２） 推定量に含まれる一部のチューニングパラメーターを変化させた際の挙動が経済理論的な予想と異なる問題については、リード・ラグ効果を持つ成分と持たない成分が共存し、リード・ラグ効果を持たない成分がより支配的である場合、上で述べたような齟齬を説明できることが理論的に示された。上のような状況を考えることは、金融市場のファクター構造を考えるとごく自然であり、推定量の振る舞いを説明する一因と考えて差し支えないと思われる。さらに、一部の統計量については上のような構造が存在しても正しい振る舞いをすることが示されるため、それらの統計量から得られる解析結果は問題ないことが示唆された。しかしながら、上のような構造を考えてもなお、正しい振る舞いをするはずの一部統計量の実際の振る舞いが経済学的な予想と整合しないことが、追加的な実証研究の結果から判明したため、引き続き研究が必要である。
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