| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、金融資産の高頻度データ（日中の取引を1分や1秒などの高頻度で記録したもの）を用いて、資産価格のボラティリティや取引高などの統計的性質を適切に反映させた統計モデルを提案し、金融市場リスクの推定・予測の改善を通じて金融市場安定化に貢献することである。高頻度データから得られる資産収益率や取引高などの市場変数には内生性や周期性などが存在するため、適切な計量的・統計的分析手法が重要となる。平成27年度に実施した研究では、内生性を考慮していない従来のモデルを改良し、米国の株式指数先物（Emini S&P 500）の高頻度データを用いて、その収益率と取引不均衡（買い取引高と売り取引高の差）の間の関係を分析し、失業率などのマクロ経済指数の発表がその関係に与える影響を検証した。
平成28年度には、上記の研究成果を日本ファイナンス学会第24回大会において発表した。また、日本の株式指数先物（日経225mini）の高頻度データを用いて、価格変化と注文不均衡（取引だけでなく指値注文を含む買い注文と売り注文の差）の関係をCont et al. (2014)のモデルを用いて分析し、その結果を「先物・オプションレポート」に発表した。さらに、上記の研究を発展させ、内生性と日中周期性を考慮した構造ベクトル自己回帰（VAR）モデルを用いて米国株式指数先物の収益率と注文不均衡の関係を分析した。この研究成果は、平成29年度中に国際学術誌へ投稿する予定である。
参考文献：Cont, R., Kukanov, A. and Stoikov, S. (2014), ``The Price Impact of Order Book Events,” Journal of Financial Econometrics, 12(1), 47-88.
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