2018 Fiscal Year Annual Research Report
顕在化するリスクの計量化とリスク伝搬に関する統計的推測と実証研究
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16H03605
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
大屋 幸輔 大阪大学, 経済学研究科, 教授 (20233281)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新谷 元嗣 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (00252718)
高橋 慎 法政大学, 経営学部, 准教授 (20723852)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 金融市場 / 予測モデル / ボラティリティ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
金融市場で観測される時系列データは高頻度に観測されることにより，我々はそこから大量の情報を獲得できることになったが，その情報の切り口に関して，従来の時間に関する先行，遅行関係の分析に加えて，長期的な変動，短期的な変動といった，周波数帯ごとに分析を行うアプローチがある。例えば分散リスク・プレミアムは，将来の株式市場の動向を予測できると言われているが，日経平均に関しては，予測力がないことがこれまでの研究で明らかとなっている。しかし大屋は日経平均に関する分散リスク・プレミアムの系列を周波数帯ごとに分解し，それぞれに分解された分散リスク・プレミアムが将来の収益率の予測に寄与しているのかどうかを検証し，長期的な変動に関しては予測力があることを明らかにした。さらにマクロ変数の特性や因果性を各周波数ごとに検証する手法に関する研究を行なった。この分析対象となるモデルについては，モデルの特定化に関して頑健性を持たせるため，多変量自己回帰モデルのラグ次数をサンプルサイズに依存させ，一般的な系列相関構造を許容する時系列モデルの理論分析を新谷と共に行った。新谷は物価上昇率，賃金上昇率，一物一価からの乖離等の経済変数を説明するための動学的マクロ経済モデルを推計し，将来予測や政策効果の測定に資する研究を行なった。これらの研究成果を学術雑誌に出版し複数の国際学会で報告した。高橋は株価収益率の分散（ボラティリティ）の変動を説明する時系列モデルであるRealized Stochastic Volatilityモデルを拡張し，日米の株価指数のリスクの測定と予測に役立つことを示し，この研究成果を国際学会（CFE2018）で報告した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
株式市場を代表するインデックスである日経平均の秒次の算出は，プログラム作成の段階である。顕在化リスクに対する早期警戒指標の開発では，従来提案されたきた手法の再検証や，具体的な注文不均衡の情報の利用などの検討を引き続き行なっている。リスク事象顕在化の可能性に関する研究では，高次のモーメントの情報の利用可能性を検討すると共に，市場における価格調整速度の計測など，市場からの情報を可視化するアプローチなどの検証準備に取りかかっている。以上のことから概ね順調に計画は推進していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度から引き続き，秒次の日経平均の算出と算出されたインデックスを用いた分析を開始することを予定している。顕在化するリスクに対する早期警戒指標を構成する指標に関しては，実現歪度や実現尖度の応用可能性を検討する。またその際，３次と４次のモーメント情報を推定するには，収益率の高頻度の収益率のデータだけでなく，高頻度観測されたオプション価格からの情報を織り込む必要があり，データ収集とその整備などを進める計画である。
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