| 研究課題/領域番号 |
22K01548
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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 | 山形大学 |
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研究代表者 |
砂田 洋志 山形大学, 人文社会科学部, 教授 (90282194)
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| 研究分担者 |
鈴木 明宏 山形大学, 人文社会科学部, 教授 (30312721)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | Hawkes過程 / Bスプライン関数 / 金融リテラシー調査 / スパースモデリング / LASSO / 行動バイアス / 気配値データ / Lasso / 金融リテラシー / 取引の時間間隔 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、先物市場における取引データ(取引時刻、価格と取引量)、気配値データ(発注時刻、気配値と注文量)、研究代表者が蓄積してきたマーケット・マイクロストラクチャーの知識、Hawkes 過程と様々な推定方法に関する知識、研究分担者が蓄積してきたゲーム理論と行動経済学の知識を用いて、日本の先物市場における取引の時間間隔(duration)の統計的特性とその間隔の違いを生む要因を明らかにするとともに、取引参加者次の取引が成立するまでの時間を予測する。さらに、実証分析の結果を踏まえて、望ましい先物市場の構築に有益な示唆を提示する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は金先物市場における取引間隔をHawkes過程を用いて実証分析する研究である。二人の進捗状況は以下のとおりである。
研究代表者は、購入した金先物のティックデータ（全約定データ）から取引間隔のデータを作成して、そのデータをBスプライン関数を用いて平滑することを令和５年度に行った。令和６年度には、平滑化したデータを用いて、強度関数のベースラインが時変するHawkes過程の推定を行った。研究成果は所属する大学のディスカッションペーパーとしてまとめた。令和６年度は平滑化方法としてBスプライン関数を利用したが、令和７年度はそれ以外の平滑化方法にも取り組んでいる。新たな平滑化方法の理解、平滑化するプログラムの作成、Hawkes過程のパラメータの推定などを行っている。
研究分担者はこれまでの研究成果をディスカッションペーパーとしてまとめた。この論文は、日銀による「金融リテラシー調査」に基づいて人々の金融トラブルに巻き込まれる要因を研究したものである。金融リテラシー調査は多くの設問を含み、それらを全て用いると説明が困難になることが予想されるため、本稿ではスパースモデリングで重要な情報を抽出することを試みた。スパースモデリングの一つであるLASSOを用いて分析したが、変数を十分に削減できなかった。そのため、さらに1SEルールと呼ばれる変数選択基準を適用することで、さらに変数を削減した。その結果、数量的には十分削減することができたものの、トラブルと密接な関係があると期待される行動バイアスが全て削除されてしまう結果となった。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
研究代表者は令和６年度をBスプライン関数による平滑化プログラムの作成と現実データへの応用、Hawkes過程の推定に充てた。分析用のデータを数か月分作成した他、様々な初期値を用いて最尤推定を行ったため、作業に予想以上の時間がかかってしまった。
研究分担者は、令和６年度中に雑誌への投稿・掲載を予定していた。しかし、研究に遅れがあり、ディスカッションペーパーにすることまでしかできなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究代表者の研究では、データの平滑化が欠かせない。既にBスプライン関数を用いて平滑化したので、現在は別の平滑化法を用いて平滑化している。平滑化した結果を比較してより良い平滑化方法を選択したい。今のところ、パラメータの推定が中心であり、標本期間はそれほど長くないので、今後はできるだけ標本期間を拡張した上でパラメータを推定する予定である。長い標本期間での推定結果を踏まえて、結論を出す予定である。また、発展的な内容についても触れていく予定である。
研究分担者の研究では、分析に用いる統計ソフトの制約が原因で遅れが生じた。この統計ソフトには、１標準偏差ルールより細かく調整するようなオプションは用意されていなかったため、結果を見ながら必要な変数を残すといった調整を行う必要があったからである。また、説明変数の減少が必ずしも設問数の減少につながらないという問題が発生した。問題が発生した理由の一つは通常の Lasso が変数間の関係を考慮していないことにあるので、変数間の関係を考慮した Group LassoやAdaptive Group Lasso等の手法を適用して分析することを計画している。
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