| 研究課題/領域番号 |
25245034
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
大屋 幸輔 大阪大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20233281)
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| 研究分担者 |
太田 亘 大阪大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (20293681)
高田 輝子 大阪市立大学, 経営学研究科, 准教授 (30347504)
石田 功 甲南大学, 経済学部, 教授 (20361579)
内田 雅之 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (70280526)
深澤 正彰 大阪大学, 理学(系)研究科(研究院), 准教授 (70506451)
渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授 (90254135)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 高頻度データ / 市場流動性 |
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| 研究実績の概要 |
研究初年度に引き続き，データ収集，データベース構築作業と並行して，以下の研究を行った。
(1) 市場のミクロ構造に関する統計的推測をテーマとする研究グループでは，マイクロストラクチャー・ノイズに頑健なボラティリティの推定方法に関する研究を行った。この成果の一部はNagakura and Watanabe (2014)で発表されている。Arai and Fukasawa (2014)では，無裁定条件と同時にその証券の将来価値の分布に対する売り手，買い手側双方の効用を考え，無裁定条件をみたすリスク無差別価格付けを一般的な枠組みで考察している。
(2) 非同期資産取引における因果性の推測に関しては，木下・大屋(2014)において，周波数領域上での因果性の変化に関する検証方法が提案され，実証分析の結果は，CFE2014で報告されている。内田は高頻度データに基づくエルゴード的拡散過程モデルのパラメータの推定法として，マルチステップ推定量を提案し，その漸近的性質を明らかにしており，一連の研究成果は国際雑誌に掲載された。石田はCFE2014において，実現分散を用いた資産価格ボラティリティ・モデルのGMM推定の際に，日中季節性無視による推定バイアスが大きく，日中季節性のフィルターによる除去のバイアス低減効果が大きいことを示したシミュレーション結果を報告している。
(3) 市場の流動性の計測とその統計的推測に関しては，太田が東京証券取引所が行った取引システム高速化が流動性にどのような影響を与えたかについて分析を行っている。高田はCFE2014にて，ボラティリティの動きについて，大きな価格下落のスケールフリーな前兆現象を複数発見したことを報告している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
高頻度データの入手は年度ごとに進めており，平成26年度も計画通りのデータを入手することができた。平成25年度に入手したデータの整備も完了し，平成26年度に入手したデータについても，順次，研究分担者とともに共通のデータ処理ソフトウェアを利用することが可能な形でデータの整備を進めている。３つのグループに分かれて研究を推進しているが，ともに問題なく研究成果をあげており，その成果は査読付き雑誌へ掲載，また国内外の学会での報告が行われている。超高速化された取引システムにおいて，銘柄間のリードラグ関係，市場の急変を予想するアラート指標，先物と現物との間での因果関係の解明などについて，それを分析するための統計手法の開発も進展しており，さらにデータの分析に関しても成果が出始めており，現在まで，おおむね順調に研究が遂行されていると判断している。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで収集した高頻度データの整備を継続して行い，実証分析を推進する体制を整え，理論的研究成果のうち現実のデータを利用できる段階にあるものによる実証分析を行う。３つの研究グループはそれぞれの研究テーマにそって理論研究と実証研究を行う計画である。各グループのテーマについては以下の通りである。市場のミクロ構造に関する統計的推測グループでは，市場で観測される約定価格と気配価格の動学的なメカニズムを解明するために，非線形モデリングとそれに対する統計的推測について研究を行う。非同期資産取引における因果性の推測グループでは，非同期観測を前提とした変数間の因果性検証に関する研究を進める。市場の流動性の計測とその統計的推測グループでは，市場流動性が低い場合，取引量と価格変化の関係における非線形性は顕著なものとなることが期待されるため，その非線形性を取り込んだ形での流動性の指標の開発を目指す。また超高速化された取引システムにおいて，銘柄間のリードラグ関係，市場の急変を予想するアラート指標，先物と現物との間での因果関係の解明などについて，それを分析するための統計手法の開発を継続する。
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