2022 Fiscal Year Research-status Report
ファイナンスデータに対する説明可能な機械学習手法の開発
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21K13329
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
五島 圭一 早稲田大学, 産業経営研究所, その他(招聘研究員) (10843956)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 分散投資 / 超過相関 / 暗号通貨 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和４年度は、主にポートフォリオ管理の観点から資産間の連動性を研究対象として、連動性を捉えるためのモデル構築を試行し、実際の資産価格データを用いてモデルを推定し、評価を行った。具体的には、主に以下の２点の研究成果を得られた。
１）暗号通貨のリターンの間には、非対称な依存関係を持つ（リターンが負の場合と正の場合とで大きな非対称性が存在する）ことが広く知られている。そこで、非対称な依存関係捉えるための新しいモデルを開発した。具体的には、時間的に変化するジャンプ強度を持つ共通ジャンプを明示的に導入することでモデル化を行った。我々の提案するモデルは相関の非対称性を説明する上で最も優れたパフォーマンスを示した。さらに、暗号通貨の挙動をモデル化する際に共通ジャンプを抽出することで、暗号通貨への過剰なエクスポージャーを抑制できることを示した。
２）直近30年におけるアジア太平洋、欧州、日本、北米の４つ地域間の株式リターンの相関について長期変遷に関する実証分析を行った。特に、国際株式市場間の連動性に持続的な影響を与えうる要因とされる株式市場の統合度との関連性について考察を行った。分析の結果、相関係数の推移は上昇トレンドであることが明らかとなった。そして、相関係数の変動に対して市場統合ではなく、グローバル・ファクターの変動が重要な役割を果たしていることが明らかとなった。これらの結果は、今後必ずしも連動性の上昇トレンドが継続するとは限らないことを示唆している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和４年度は、進めてきた研究成果の一部をまとめることで、査読付学術雑誌に3本掲載された。一方で、所属機関の変更に伴い、研究活動環境及び生活環境を整えるために工数を割いたため、一部進捗が遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の補助事業期間の最終年度であるため、これまでの研究成果をとりまとめて論文投稿に注力する。引き続き国内外の学会で研究報告を行い、得られた有用なコメントを論文に反映させ、学術誌への掲載を目指す。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由：所属機関の変更に伴い、研究活動環境及び生活基盤を整えるために工数を割いたため、一部研究の進捗が遅れており、予算を次年度に持ち越している。
使用計画：本研究課題の補助事業期間の最終年度であるため、これまでの研究成果をとりまとめて対外公表することに使用する予定である。
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Research Products
(6 results)
