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今年度の研究では，株式市場におけるファクター投資を念頭に，ファクター間の相関構造の分析，相関構造とリスク尺度の関係，それらに基づくポートフォリオのパフォーマンス分析を行った．ファクター投資が有効に機能するためには，ファクター間の相関が低位で安定していることが望ましいが，分析結果からはファクター相関が時間的にかなり大きく変動しており，時期によっては強い正の相関をもつことが明らかとなった．また，相関のモデルとしては，リターンデータのファットテール性や上昇下落の非対称性を表現できるモデルが，他のモデルに比べてデータへの適合度が高く，またドローダウンなどポートフォリオのパフォーマンスでも優位であることが確認された．
研究期間全体では，ポートフォリオ構築で重要となるリターンとリスクの評価や予測において，時系列モデルや資産間相関のモデルを高度化した新たなアプローチを提案し，既存手法に比べてデータへの当てはまりや予測精度が向上することを確認した．また，さまざまな目的関数に対して，提案したアプローチおよび既存手法によるポートフォリオ最適化を実施し，リターンやリスクなどのパフォーマンス尺度を計測した．株式ファクターや国債を対象とした実証分析の結果，本研究で提示したアプローチは他の手法と同程度以上の平均リターンを確保しつつ，ポートフォリオのリスクを抑制する効果を持つことを確認した．研究全体を通して，投資対象資産のリターン特性を十分に把握した上で，その特性に即したモデル化がポートフォリオ戦略の高度化に重要であることが示唆される．
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