| 研究課題/領域番号 |
19K01592
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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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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
中妻 照雄 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (90303049)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 金融高頻度データ / 指値注文 / 継続時間モデル / ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、金融市場における資産価格形成の解明を目的とし、指値注文（売買価格を指定する注文）の発生メカニズムを説明するための新しいモデルを提案するとともに、提案モデルを推定するための新しいアルゴリズムの開発を行う。本研究で提案する新モデルの大きな特徴としては、注文発生間隔のモデルに1日の取引時間中の周期的変動パターン（日中季節性）、市場に出されている指値注文の状況（板情報）、さらには買い注文と売り注文の相互作用を反映させている点があげられる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、金融市場における指値注文(売買価格を指定する注文)の発生メカニズムを説明するための新しいモデルとして、日中季節性と板情報（指値注文の価格と数量）を反映させたACD (Autoregressive Conditional Duration) モデルとSCD (Stochastic Conditional Duration) モデルの拡張を提案するとともに、提案モデルをマルコフ連鎖モンテカルロ法でベイズ推定するための新しい効率的アルゴリズムの開発を行なった。そして、提案モデルを東京証券取引所における売買注文の情報に適用し、市場の流動性を示す指標が指値注文の間隔に与える影響を検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で新たに開発されたSCDモデルのベイズ推定ためのアルゴリズムは、先行研究で使用されてきた手法と比べて、（1）日中季節性の多項式近似を他のパラメータと同時に推定できる、（2）マルコフ連鎖モンテカルロ法のためのサンプリングを安定して実現できる、（3）継続時間の分布として推定が比較的容易である指数分布を仮定した場合のみならずガンマ分布やワイブル分布を仮定した場合でも安定的に推定できる、などという特徴を有する。この手法はSCDモデルと似た構造を持つSV (Stochastic Volatility)モデルにも適用できるため、 計量ファイナンスの分野で幅広く応用されることが期待される。
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