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本研究の目的は、日本市場の高頻度データにおける日中ボラティリティの変動要因を検証することである。大阪取引所で取引される日経225先物の日中立会と夜間立会からなる１日の取引データに対して、確率的ボラティリティ変動（Stochastic Volatility: SV）モデルを使用して、日中ボラティリティを日内周期性、非対称性効果、取引されない時間の長さなどの要因に分解してモデルの推定を行った。本研究の成果として、
(1)日本市場における日中リターンは、国内市場や海外市場の取引時間の影響を受けて変動しており、日中立会では東京証券取引所（TSE）の取引開始と終了時刻付近やTSEの昼休み後の取引開始時間帯においてボラティリティ変動が大きくなり、夜間立会では欧州やアメリカ市場の取引開始時刻、海外のマクロ経済アナウンスメントの発表時間帯が、日本の日中ボラティリティ変動に影響を与えることが分かった。
(2)日中リターンとボラティリティにおける非対称性効果に加えて、立会時間外や休日など市場取引がされない時間の長さが、取引開始後のボラティリティに対して有意なプラスの影響をもつことを確認した。
これらの結果は、日本市場における日中リターン変動の理解と予測精度の向上に貢献するものと考える。以上の研究成果を、『ファイナンスの数理解析とその応用：FMA2023』の研究集会にて報告した。本年度中の論文公表には至らなかったが、研究成果をまとめた論文を海外学術誌に投稿した。
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