2023 Fiscal Year Research-status Report
Price Discovery and Liquidity: The Impact of Public Information
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19K01758
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| Research Institution | Tokyo Keizai University |
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Principal Investigator |
吉田 靖 東京経済大学, 経営学部, 教授 (10383192)
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2019-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 高頻度データ / デリバティブ / マーケット・マイクロストラクチャー / 注文不均衡 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日経225先物，日経225mini，日経225マイクロ先物のように原資産が同一であるデリバティブは基本的には一物一価の法則が成り立つものと考えられる．本研究の目的は市場の価格発見機能と流動性の提供機能の両方を同時に分析することであり，これらのデリバティブの存在は本研究の対象として相応しく，これらの高頻度データを用いて，一物一価の法則を短期的に妨げる要因の検証を行った．先行研究では，価格形成の大きな要因と考えられる一物一価の法則と流動性を同時に織り込んだモデルは比較的多くないと見られる．本稿ではこの問題の解決にまでは至っていないが，検証課題として重要であることを3商品の1分間隔のデータによって指摘した．
具体的には日経225先物，日経225mini，日経225マイクロ先物の2023年12月限の2023年10月31日（火）16:30から11月30日（木）15:10までの気配データと約定データにより1分間隔のデータ1分間隔の価格と約定データを分析対象とし，VARモデルを構築した．
その結果，注文不均衡を外生変数として含むモデルが選択され，インパルス応答関数により各イノベーションの影響を見ると，日経225先物は他の先物と比べて，1期目で大きな反応となり翌期でマイナスとなる調整が発生していることなど商品による違いが示された．
以上のように注文不均衡を変数に含んだモデルの優位性が明らかになったが，これらの商品の違いは主として取引単位（倍率）と呼値であることから，注文不均衡が価格形成に短期的には異なる影響を与えている可能性を指摘し，価格発見機能の検証に用いられるVARモデルがリターンのみの変数となっている場合に，重要な変数が欠けている例があることを示した．注文不均衡をどのように定式化するか等の問題は残されており，より精緻な検証を行う必要がある．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
令和5年度上半期まで実施していた研究の成果が想定と異なり，研究の方針を修正したため．また年度末に副会長を努めている関連学会の選挙管理委員長となったが業務が想定以上に発生し，研究成果を年度内にまとめることができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
市場における流動性と注文不均衡の研究を発展させる．具体的には株価指数のデリバティブ、ＥＴＦ等の高頻度データを含めて市場を観測し、流動性と注文不均衡を要因に含む時系列分析、因果性分析、予測力の分析を行い、資産のリターンの変動要因の違いを市場における価格発見に反映させる研究を実施する．
このため，昨年度実施した日経225先物，日経225mini，日経225マイクロ先物の分析期間の拡張とETFや他市場，他資産も分析対象とし，これらの関係を考慮した指標及びモデルの構築を行い実証結果を比較する．
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