2019 Fiscal Year Research-status Report

データマイニングの危険性を考慮した資産価格のファクター・プレミアムに関する研究

Research Project

Project/Area Number	18K01691
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	内山朋規首都大学東京, 経営学研究科, 教授 (50772125)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords	資産価格 / ファクター / リスクプレミアム / オーバーフィッティング / 機械学習 / ビッグデータ / データマイニング
Outline of Annual Research Achievements	本研究は資産価格のファクター・プレミアムの実証において、オーバーフィッティングを考慮した、資産リターンの予測可能性に関する分析を行うものである。第一に、時系列における株式市場リターンを対象に、機械学習とビッグデータを用いたアルゴリズム選択と変数選択のマイニングによる予測可能性の分析を行った。この結果、見かけ上は予測力があるモデルが容易に得られてしまう厄介な問題を引き起こすことを示し、オーバーフィッティングを考慮したうえでリターンの予測可能性をどのように検証するべきかについて統計学的に明らかにした。第二に、株式市場のクロスセクションにおけるファクター効果に関する研究も実施した。複数のファクター効果を投資に応用する際には、組み合わせ方法を定める必要があるが、果たして機械学習はファクターの合成方法を学習することができるだろうか。大規模データにさまざまな機械学習アルゴリズムを適用した結果、単純な線形モデルとの間には予測誤差に有意な差がみられないことを得た。このことは、資産価格には他の分野のデータとは大きく異なる特性があり、オーバーフィッティングを考慮する必要があるとともに、背後にある経済学的理論が重要であることを示すものである。第三に、グローバル債券市場における為替ヘッジ付きリターンについて、各国イールドカーブの形状に通貨フォワードのプレミアムを加味した新たなファクターを導入し、ポートフォリオ構築への適用方法について分析した。このファクターによるリターンの予測力は国と年限を横断して観測され、オーバーフィッティングを考慮した多重検定においてもなお有意である。最後に、投資家のリターン予測に関する期待形成について、サーベイデータを用いてそのバイアスの特徴を明らかにする研究、および重要なマクロファクターであるインフレ期待について、デリバティブ市場のデータを用いた研究も実施した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 前年度までに完了した実証分析やモデル化の基礎研究について，2本の論文を執筆し，投稿中である．また，今年度の半ばまで着手していた実証分析について1本の論文が概ね完成し，投稿予定の段階にある．さらに，当初の予定通り、データベースを拡張してこれを活用した実証分析を進め、新たに4本の研究の分析に着手した。これまでに得られた結果について、それぞれ学会発表を行う段階にあり、研究者との意見交換を通じて更なる分析の精緻化を進めたい．最後に，本研究課題に付随する副次的研究について２本の論文を公表した。本研究課題は当初の計画通りに進展している。
Strategy for Future Research Activity	最終年度である次年度は，(1)査読付き雑誌に投稿済みの研究については採択を目指し、レフェリーの指摘に対応した追加分析を実施する。(2)基礎部分の分析が終了した研究については、学会での研究報告や当該分野の研究者との交流を通じて意見交換し，更なる精緻化と改善に努め、論文を完成させて投稿を目指す．
Causes of Carryover	旅費の支出などが想定を下回ったことによる。