無裁定国際証券価格モデルに基づくグローバルファクターの抽出とリスク分析

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K01768
• 研究機関: 滋賀大学
• 研究代表者: 菊池 健太郎 滋賀大学, 経済学部, 准教授 (60738368)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: グローバルファクター / 無裁定価格理論 / 国際連動性 / リスクプレミアム / 2次ガウシアン金利期間構造モデル

研究実績の概要

金融市場では国内外の金融資産価格に影響を与える共通要因（グローバルファクター）が影響力を強め、資産価格間の国際連動性が高まることがある。また、各国固有の経済動向に起因する要因が強まり、資産価格間の国際連動性が薄れることもある。したがって、資産価格変動の要因を把握するうえで、資産価格間の連動性を柔軟に捉えるモデルによる分析が必要となる。本研究は、金融資産間の価格連動が、グローバルファクターをはじめ様々な要因により変動する資産価格モデルを構築する。そして、モデルを推定することによりグローバルファクターを抽出し、金融資産価格のリスク特性を明らかにすることを目的としている。
2020年度は、無裁定価格理論に基づき理論モデルの構築を行った。国内外の債券・株式価格、為替レートの全てに影響を与える「グローバルファクター」、国内外株価と為替レートに影響を与える「株・為替ファクター」、為替レートにのみ影響を与える「為替固有ファクター」の3種類の独立なファクターを導入し、同ファクターによる債券価格、株価、為替レートの解析表現を導出した。構築したモデルでは、資産価格の期待収益率、ボラティリティ、資産間相関が、上記3種類のファクターに応じて変動する。また、本モデルは配当利回りの正値性を維持するだけでなく、超低金利局面でのイールドカーブを表現できるなど、現実の市場価格を捉えるモデルとなっている。
さらに、2020年度は、日米の金利、株式指数、配当利回り、ドル円為替レートの市場データを用いて、モデルを構成するパラメータと潜在ファクターの推定に取り組んだ。構築したモデルを状態空間モデルとみなすと、観測方程式が非線形モデルになる。そのため、非線形カルマンフィルタの1種である無香料カルマンフィルタと疑似最尤法を組み合わせた推定法で推定に取り組んだ。なお、年度中に推定は完了せず、推定を実行している途上にある。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

新型コロナ感染症の流行により、講義準備に割く時間が増えたことが影響し、モデルの潜在変数とパラメータを推定を行うための時間を十分確保できなかった。したがって、モデルの推定はまだ完了していない。また、研究成果の発表を予定していた国際会議なども中止となり、この点でも不十分な研究の進捗であると認識している。ただし、理論モデルの構築は当初の予定通り進めることができただけでなく、推定のためのプログラムを作成・実行できている点は前向きにとらえることができるため、現在までの研究の進捗はやや遅れていると評価している。

今後の研究の推進方策

日米の債券・株式価格、ドル円為替レートの時系列データを用いたモデルの潜在変数とパラメータの推定を完了させ、抽出した共通ファクターと金融資産のリスクプレミアムの関係を分析することによって、金融資産の価格変動に伴うリスクの特性を明らかにする。得られた結果を論文にまとめ、国際論文誌へ投稿する。また、研究成果を学会発表する。

次年度使用額が生じた理由

当初は計算ソフトに係る支出は見込んでいなかったが、パラメータ数が非常に多い非線形モデルの最適化計算に基づくモデルの推定を円滑に行うべく、計算ソフトを購入した。また、国際会議参加を想定して旅費での支出や学会参加費での支出を当初見込んでいたが、新型コロナ感染症の世界的流行に伴い国際会議が中止となったため旅費や学会参加費の支出はゼロだった。主に上記2点を受け、次年度使用額が生じることとなった。
2021年度はモデルの実証分析の結果を論文にまとめ、国際論文誌に投稿予定である。投稿に際し英文校正を行うことになるので、英文校閲費を支出することになる。また、国際会議が開催の運びとなれば会議参加のための旅費と参加料を支出する予定である。