| 研究課題/領域番号 |
21K01572
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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 | 南山大学 |
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研究代表者 |
竹澤 直哉 南山大学, 経営学部, 教授 (70329332)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | カルマンフィルタ / センチメント / Kalman Filter / アナリスト予測 / tick data |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では株式市場にリスク回避的とリスク愛好的な投資家が共存することで株価が合理的な水準から乖離する状況を近似的に投資家センチメントとして捉えることを試みる。また、センチメントは「投資家センチメント」と「株価や企業財務データ」の関係性から明らかにする。具体的には2つの方法でセンチメント水準を測定する。1つ目は合理的な水準からの乖離が短期的な影響によるものであると考え、システマティックリスクを動的に捉えるカルマンフィルタで推定する方法である。2つ目は、明確な経済的理由が複雑で推定しにくいと考え、過去データに基づく機械学習を用いたセンチメント予測を行う方法である。
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| 研究成果の概要 |
株価リターンをシグナルとして捉えたとき、AR(1)モデルから予測されるリターンとのズレが企業ベータに与える影響をカルマンゲインと考え、システマティックリスクにidiosyncratic noiseが及ぼす影響に関する感度分析を行った。カルマンゲインから得られるエントロピー量、財務データ、アナリスト予測の関連性が顕著であるセクターを分類することができた。高頻度データに対しても、市場リスクを動的に推定した。機械学習による個別企業レベルでは明確な関係性なかったが、推定されたベータ（長期指標）とエントロピー、財務指標（PBR）、アナリスト予測に産業ごとに一定傾向があることをを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
株式市場のセンチメントの影響を抽出することで、市場が理性的な水準から離れて過剰評価・過小評価された際に起こるパニック売買を避けることができ、安定的かつ持続可能な投資活動（年金や社会的責任投資などの長期運用）において役立つと考えらえる情報量指標の有用性について明らかにした。
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