| 研究課題/領域番号 |
18K04612
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 岡山大学 |
|---|
研究代表者 |
村井 浄信 岡山大学, 社会文化科学学域, 教授 (00294447)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 長期記憶 / クラスター展開 / ハースト指数 / 自己励起 / 株式市場 |
|---|
| 研究実績の概要 |
株式市場では，秒単位あるいはそれ以下の極めて短い時間間隔で取引が行われている。それら全てを記録した高頻度な取引データの解析から，次々と新たな知見が得られている。その解析から見えてくる市場の姿は，従来の日次データ（日毎の４本値データ）の解析を通して見えていた姿とは大きく異なる，本来の市場の姿と呼ぶべきものが，このビッグ・データ解析を通して観察できるようになった。本研究は，市場のその新たな姿を理論的に理解することを試みるものである。ミクロな個々の市場参加者は違いに影響を与え合いながら投資行動を行い，それらが集積することによって，マクロな市場の動きが形作られていく。ここでは，ミクロな相互作用の集積を上手に取り扱うことができる統計力学の手法を用いて，理論モデルを構築する。具体的には，個々の市場参加者の投資行動を離散時間をベースとするポリマーで表現し，ポリマーの集まりによって，離散時間の確率過程を定義する。そして，統計力学のクラスター展開の手法を用いることで，連続時間の確率過程を構築し，それが実際に市場で観察されている現象を再現することを確かめる。取引符号が長期記憶を持つことが知られており，投資家の潜在的な注文の分割発注が一因であることが指摘されている。本年度は，個々の投資家が潜在的な注文を最大３分割すると仮定した場合の理論モデルに関する研究を行い，大数の強法則に関する論文を執筆し，学術雑誌に投稿中である。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究成果を論文にまとめるなど，研究はおおむね順調に進展している。
|
| 今後の研究の推進方策 |
金融市場における異なる２時点間の相関について，注文符号（注文が買い注文であればプラス，売り注文であればマイナス）およびボラティリティの時系列データで報告されている現象について，高頻度データを用いてそれらの現象の詳細について解析を進めるとともに，統計力学のクラスター展開の方法を用いて，それらの現象を再現する数理モデルを構築する。また株所有による企業の支配関係に関する数理モデルについても検討を行う。
これらの研究を推進するために，本研究費を用いて，東京証券取引所の高頻度データを各年度ごとに購入し，分析に必要な機器を購入する。また経済物理学や確率論の国内外の学会に参加するための旅費を本研究費から支出する。学会に参加することで情報の収集に努める。さらに連携研究者たちとのセミナーを定期的に行うことで議論を深めていく計画である。
|
