| 研究課題/領域番号 |
17K01248
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
中川 秀敏 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (30361760)
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| 研究分担者 |
足立 高徳 首都大学東京, 経営学研究科, 教授 (60733722)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 金融リスク / Hawkes過程 / 板情報過程 / 高頻度取引 / 金融工学 / 市場流動性リスク |
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| 研究成果の概要 |
本研究を通じて、日本ではあまり浸透していなかった「錐型ファイナンス」と「板情報過程」という考え方を導入することで、高頻度取引データを用いた流動性ストレステストのような金融リスク管理高度化につながる応用の可能性を見いだすことができたと考える。
また、研究課題に関連する話題として、錐型ファイナンスのポートフォリオ最適化への応用、多次元Hawkes過程の信用リスク管理や高頻度取引分析への応用、仮想通貨市場の時系列データ分析、ビッグデータに対する機械学習手法の応用による人工市場生成、などでも新しい成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「錐型ファイナンス」に基づく分析手法やHawkes過程の拡張モデルが、さまざまな金融データの分析に有効であることが実証的にも確認できたことは学術的にはもとより、金融リスク管理という実務への応用に直接つながるという点でも意義があると考えられる。
また「板情報過程」を活用したアルゴリズム取引の実践という点でも、非常に大きなサイズのデータから板情報の再生に必要な情報を効率的に取り出し、敵対的生成ネットワークという技術を用いて、人工的な市場の生成を試みることができたことは、シミュレーションベースのストレステストの実用化という点でも大きな成果であるといえる。
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