債券および株式期間構造の動学的特徴を再現する一般均衡モデルの構築

Research Project

Project/Area Number	23K01448
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07060:Money and finance-related
Research Institution	Hitotsubashi University
Principal Investigator	鈴木雅貴一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (30625984)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	資産価格理論 / 期間構造 / 一般均衡
Outline of Research at the Start	本研究の目的は、市場で観察される以下の3つの現象を同時に説明する消費に基づく資産価格モデル(C-CAPM)の構築である。①低い安全利子率と高い株式プレミアムの水準およびボラティリティ②債券期間構造の動学的特徴③株式期間構造の動学的特徴研究代表者による予備的な研究では、株式期間構造の動学的特徴を再現することに成功している。そこで、本研究ではさらに家計の習慣形成効果を考慮することにより、残りの現象についても再現できるか検証する。
Outline of Annual Research Achievements	本研究の目的は、債券および株式の期間構造を同時に説明しうる一般均衡モデルを構築することである。一般均衡の枠組みでこれらを再現した研究は現時点で存在せず、本研究の成功は資産価格理論研究を大きく進展させることになる。また本研究によって、債券と株式市場に共通する価格決定要因が解明されれば、ポートフォリオ選択理論や金融工学、およびマクロ経済政策などの研究分野に新たな展開が期待できる。本年度はベースとなる理論モデルを構築した。また、アメリカのマクロデータからファンダメンタルズ・パラメーターを推定し、構築したモデルのカリブレーションをおこなった。結果は概ね予想通りであり、サンプル期間におけるアメリカ実質債券および株式の期間構造をよく捉えることができた。また、モデルから導出される債券および株式のリスクプレミアムも、データと整合的な水準となっていることが示された。すなわち、当該モデルは債券および株式期間構造の平均的な形状を十分に捉えており、構想していた研究計画の方向性が正しいことを確認できた。これまでに得られている結果を国内研究会で報告し、多くの有益なコメントを得ることができた。また、資産価格理論に関する研究会を実施し、他の研究者と当該分野における最新動向について意見を交換することができた。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 1: Research has progressed more than it was originally planned. Reason 当初の研究計画では、研究初年度（2023年度）において①ベースとなる理論モデルを構築を構築すること、②実証分析に必要となるマクロ・金融データを収集すること、および③ファンダメンタルズ・パラメーターの推定を行うことを目標としていた。上述の通りこれらは既に達成され、さらにモデルのカリブレーションまで行うことができた。カリブレーションの結果も良好で、当該モデルが少なくとも債券および株式の平均的な期間構造を十分に説明できることが示されている。
Strategy for Future Research Activity	今後は、構築したモデルが債券および株式期間構造の動学的な特徴を十分に捉えることができるか検証していく。また、現在はアメリカのデータを使った分析にとどまっているが、これを日本市場にも拡張する。 2024年度は、これまでに得られている研究結果を国内外の学会で積極的に報告し、他の研究者からフィードバックを受ける予定である。そして、最終年度（2025年度）では研究成果を学術論文に取りまとめ、査読付き国際学術雑誌に投稿する予定である。