| 研究課題/領域番号 |
15K17037
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 法政大学 (2018)
大阪大学 (2015-2017) |
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研究代表者 |
高橋 慎 法政大学, 経営学部, 准教授 (20723852)
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| 研究協力者 |
Torben Andersen ノースウェスタン大学, ケロッグ経営大学院ファイナンス学部, 教授
大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科, 教授
太田 亘 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授
大屋 幸輔 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授
Viktor Todorov ノースウェスタン大学, ケロッグ経営大学院ファイナンス学部, 教授
渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ボラティリティ / 高頻度データ / 時系列モデル / 価格インパクト / 内生性 / 周期性 / 注文不均衡 / 流動性 / 構造VARモデル / マクロ経済指数 / 日中周期性 / 取引不均衡 / price impact / order flow |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、米国株価指数S&P500先物の注文不均衡（買い注文と売り注文の差）と価格変化率の間の相互関係を構造型自己回帰（Structural Vector Autoregressive）モデルを用いて分析した。注文不均衡が価格に与える影響（価格インパクトまたは市場インパクト）は、単純な手法では適切に推定できない（バイアスがある）が、本研究で用いた手法ではバイアスを修正できることが確認された。また、価格インパクトは取引時間中に大きく変動し、マクロ経済指数の公表によっても変化することが確認された。これらの結果および関連研究の成果を、雑誌論文、国内外の学会、ワークショップにおいて発表した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の目的は、金融資産の高頻度データを用いて計測される資産価格のボラティリティや取引高などの統計的性質を適切に反映させた統計モデルを提案し、金融市場リスクの推定・予測の改善を通じて金融市場安定化に貢献することである。高頻度データとは、日中の取引を1分や1秒などの高頻度で記録したものであり、金融市場のより詳細な分析を可能とするが、高頻度データから得られる資産収益率や取引高などの市場変数には内生性や周期性などが存在するため、適切な計量的・統計的分析手法が重要となる。本研究では、構造型自己回帰モデルと呼ばれる時系列モデルを用いた市場変数の分析手法を提案し、その有効性といくつかの応用例を示した。
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