ファクター・コピュラ・アプローチの拡張と株価指数構成銘柄への応用

• 研究課題/領域番号: 24K04943
• 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07060:金融およびファイナンス関連
• 研究機関: 大阪公立大学
• 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)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024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: ファクター・コピュラ / 高次元データ / 株価指数構成銘柄

研究開始時の研究の概要

本研究課題では、ファクター・コピュラ・アプローチの拡張とその応用研究を行う。近年、高次元データ間の依存関係を柔軟に表すことができるファクター・コピュラの手法が発展してきた。このモデルは大別するとKJ型とCTOP型の2種類に分けられるが、それぞれにおいてモデルの細部や推定方法は異なる形で発展してきた。本研究課題では、互いのアプローチを取り入れることによってファクター・コピュラの拡張を図る。また、KJ型とCTOP型のどちらにもない新たな手法の開発も目指す。ファクター・コピュラの応用研究としては、米国S&P500、欧州STOXX600、および日経225を構成する銘柄間の依存関係をそれぞれ分析する。