2020 Fiscal Year Annual Research Report
Asset Pricing and Portfolio Management Using Higher-Order Moment (Volatility and Skewness)
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18H00872
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
大橋 和彦 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (50261780)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 信弘 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (90323899)
本多 俊毅 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (70303063)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ボラティリティ・リスクプレミアム / リターン予測可能性 / レバレッジパラメータ / 曖昧さ回避 / 最適ポートフォリオ / アノマリー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度の実績は以下の通り。まず、ボラティリティ・リスクプレミアム（VRP、変動性に対するリスクプレミアム）と資産リターンの予測可能性に関して、2次拡散型確率ボラティリティ（SV）モデルと自己励起的ジャンプをもつ確率ボラティリティ（SVJ）モデルの夫々に基づき、VRPを説明変数とし将来の累積リターンを被説明変数とする回帰で予測可能性が生じる理由を理論的に考察し、回帰分析の決定係数にリターンとボラティリティの相関係数（レバレッジパラメータ）が重要な影響を与えることを明らかにした。具体的には、レバレッジパラメータの値が小さいほど決定係数のピーク値が大きくなること、決定係数がピークとなる予測ホライズンは確率ボラティリティの平均回帰のスピード・パラメータと関係し、その半減期が短いほど決定係数のピークが早まることを示した。さらに、S＆P500指数と満期の異なる複数のVIXを対象に、2次拡散型確率ボラティリティや自己励起的ジャンプがVRPを通じてリターン予測に与える影響を実証的に分析した。
次に、モデル選択と曖昧さ回避の分析に関して、資産への投資収益に対するモデル不確実性やパラメータ推定の不確実性がある場合の最適ポートフォリオ選択を分析した。特に、資産の期待リターンの推定が困難であるということを踏まえて、期待リターンの水準が不確実であるという形でモデル不確実性を導入し、曖昧さを回避しようとする投資家の最適ポートフォリオを導出した。さらに、代表的経済主体モデルを用いた場合、市場ポートフォリオ、代表的経済主体の曖昧さ回避度、市場ポートフォリオを用いた資産価格モデルにおけるアノマリーリターンの大きさに対応関係が見られることを示した。この結果を用いて、CAPMを用いた米国株式市場データにおけるアノマリーリターンに対し、モデル選択と曖昧さ回避の観点から解釈を与えた。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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