| 研究課題/領域番号 |
21K01510
|
|---|
| 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07040:経済政策関連
|
|---|
| 研究機関 | 明治大学 |
|---|
研究代表者 |
山村 能郎 明治大学, グローバル・ビジネス研究科, 専任教授 (60284353)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 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)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | ビジネスサイクル / 最適投資時点 / 不動産投資 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
不動産市場は、景気動向とは別に固有のビジネスサイクルが生じ、投資・開発ブームと収縮に度々見舞われることがある。寡占的な市場構造を有する不動産市場を資産市場の例として取り上げ、そのサイクルのメカニズムの解明を第1の目的として、不動産投資・開発行動を定式化したリアルオプションモデルを構築する。経済的なショックが資産市場に与える影響をシミュレーションによって表現し、市場固有のサイクルを生み出すメカニズムについて考察する。第2に、不動産価格の価格時系列データから状態空間モデルを利用して、トレンド、自己回帰、季節性、ノイズ等の成分を分離し、実際の市場データからサイクル成分を抽出することを目的とする。
|
| 研究実績の概要 |
2022年度は、昨年度に引き続き既存研究での複占競争モデルを発展させ、情報非対称性が開発タイミングどのような影響を与えるかについて分析を行っている。はじめに先行研究のモデルと同様に不動産開発に伴う獲得収益の複占モデルを構築し、各主体の直面する需要と投資費用に情報の非対称性、競争格差が存在する場合、複占モデルにおける先導者の投資時点にどのような影響を与えるかについて理論モデルによって分析している。そこでは、不確実性のある将来収益・将来費用の動的構造を明示的に扱い、開発時点でどのような差異が生じるかについて検討している。
まずはじめにリーダーが既に開発投資を行った後のフォロワーの行動について考察し、フォロワーの最適投資時点を考察している。さらに、このフォロワーの行動を前提として、リーダーの開発投資の最適時点を明らかにしている。そこでは、不確実な将来収益・費用の相対価格が、十分に大きい場合はリーダーは先制的な開発投資を行い、独占的利益を得るが、相対価格が小さい場合は、いずれのデベロッパーも先制行動はとらないことを示している。つまり、相対的賃貸料が十分大きくなり、早期投資による不利益を埋め合わせるのに十分なプレミアム＝独占的利益が補償されない限りリーダーとして開発投資を実行することはない。一方、均衡においては市場の不確実性が大きくなるとフォロワーにとっては待機オプションの価値が高まる一方、不動産賃貸料、開発費用の相関が高くなると開発を早める効果があることを示している。
加えて、リーダーとフォロワーの最適開発時点の時間差についてどのような傾向があるか、平均的な時間差を数値シミュレーションによって解析している。
|
| 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
当初の予定通り、既存研究を発展させたリアルオプションモデルを構築し、その理論的帰結を明らかにしている。バックワードにオプションモデルを説いた結果、不確実性のある将来収益・費用の相対価格によって先制的な行動をとるか、フォロワーからリーダーに転換する条件を明示している。また、この不動産開発の基礎モデルに基づいて開発投資の時間差がどのように生じるかを数値シミュレーション分析を行っているている。以上から研究活動は概ね順調に進んでいるものと判断している。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は2022年度に実施したシミュレーションの条件について不動産市場における情報の非対称性、競争力格差との関連性について精緻化した分析を行う。さらに、リーダーとフォロワーの開発投資の時間差について同様の感度分析を行い、開発のブームが生成される条件について検討を行う。
また、大規模な経済的ショックとビジネスサイクルとの関連性についても理論的考察を行う。加えて、国土交通省で公表されている不動産インデックス（住宅、商業）などで分析した商業地不動産インデックスなどの時系列データを利用して状態空間モデルによるトレンド、季節性、自己回帰などの成分を抽出し、市場のサイクルの抽出、実証分析を行う。この結果を利用して、シミュレーションモデルのパラメータを同定し、政策分析に資するシミュレーションの精緻化を試みる。
|
