| 研究課題/領域番号 |
20K01749
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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07060:金融およびファイナンス関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022-2023)
大阪府立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
立花 実 大阪公立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (70405330)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | コピュラ / レジーム・スウィッチング / 下方テイル / 避難資産 / 非対称な依存関係 / 株価指数 / 個別銘柄 / レジーム・スウィッチング・コピュラ / HTZ非対称テスト / S&P500指数 / 個別株式リターン / テイル依存係数 / 高次元データ / 金融資産間の依存関係 / リスクマネジメント / 計量ファイナンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
世界中には膨大な数の金融資産が存在するが、既存研究ではそれらのわずか一部のデータ、あるいは株価指数のように市場を代表させるデータを分析対象としたものがほとんどであった。本研究課題では、ファクター・コピュラと呼ばれる高次元データの分析手法を利用し、なるべく多くの資産を分析対象とすることで、既存研究では見落とされてきた金融データ間の詳細な関係を明らかにしていく。本研究課題で得られるであろう知見は、投資家のポートフォリオ選択やリスクマネジメントさらには金融政策のようなマクロ経済政策の運営に役立つと期待される。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、（1）高次元データを扱えるファクター・コピュラ・モデルを開発・応用するという試みと、（2）個別銘柄の価格データをコピュラで分析するという試みをそれぞれ行った。(1)については、開発したファクター・コピュラ・モデルを先進国・途上国の株価指数データに適用し、世界株式市場の動向を表すファクターを推定した。その上で、世界株式市場の急落時における避難資産を特定する分析を行った。（2）については、S&P500指数とその構成銘柄との間に非対称な依存関係が存在するか否かを、コピュラ・モデルと、さらにはモデルに依存しない統計テストの双方を用いて明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
（1）の学術的な意義は、レジームスウィッチング・ファクター・コピュラ・モデルを開発した点、さらにそれを世界の株式市場に適用しグローバルな金融危機に対する避難資産を特定した点である。（2）の学術的な意義は、（i）個別株式と市場全体の関係を（ii）コピュラ・モデルと（iii）モデルに依存しない統計テストを用いて分析した点にある。（1）の研究成果は世界の株式市場を広くカバーした点で、（2）の研究成果は個別銘柄を細かく分析した点で、それぞれ投資家の資産選択やリスクマネジメントに有益な情報を与えるという社会的意義が期待される。
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