【研究分野】金融・ファイナンス

【研究領域課題番号】17H02542 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

名目・実質為替レート / トレンドインフレ / 沖縄返還 / 長期リスク / ベイズ推定 / 実質・名目為替レート / トレンド・インフレ / ベイズ統計 / 価格硬直性 / メニューコストモデル

【研究成果の概要】

令和2年度は第一の研究成果として, 名目為替レートのランダムウォーク性に関する動学的一般均衡分析の論文が, マクロ経済学における国際的なトップジャーナルの一つであるJournal of Money, Credit, and Bankingに掲載されたことが挙げられる.

次に平成29年度より継続している2カ国開放経済ニューケインジアンモデルを用いたトレンドインフレの実質為替レートおよび名目為替レート効果に関するプロジェクトにおいては, 2カ国の非対称性を認めモデルを大幅に拡張した. この修正モデルをブレトンウッズ体制崩壊以後のカナダと米国の時系列データを用いてベイズ推定した. 令和2年度の第二の研究成果として, その結果をまとめ現在国際的なジャーナルに投稿している.

令和2年度の第三の研究成果として, 平成29年度から実施している沖縄本土返還前後における沖縄・那覇市と本土県庁所在都市での小売物価統計調査の個別商品銘柄の小売価格データを用いた, 通貨体制変化の実質為替レート調整効果に関する自然実験の共同プロジェクトの進捗が挙げられる. 令和２年度は分析の対象を, 本土と沖縄間の個別商品別実質為替レートだけでなく, それぞれの地域における個別商品銘柄価格の改定頻度および改定幅に拡張した. その上で本土と沖縄に輸出する独占的競争企業のメニューコストモデルとカルボモデルを構築し, 自然実験の結果をどのモデルがより良く説明できるかカリブレーション分析を現在実施している. この分析により, 価格硬直性の代表的な経済モデルとしての両モデルの実証的検証が期待できる. 特に実質為替レートのミクロデータを用いたメニューコストモデルの実証分析は世界的にも存在しないため, 国際金融論における重要な貢献になる可能性がある.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【配分額】16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)

【研究分野】経済統計

【研究領域課題番号】16K03602 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

金融高頻度データ / 取引間隔 / ボラティリティ / 日中季節性 / 板情報 / ベイズ推定 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / モデル選択 / 粒子フィルター / 計量ファイナンス / 高頻度データ分析 / ベイズ統計学

【研究成果の概要】

本研究では金融市場における高頻度データ（取引単位で記録されたデータ）の特徴を捉えられるモデルをベイズ推定するための手法の開発に取り組んだ。特に（1）取引が成立する（約定する）間隔のモデル化と（2）短時間における資産収益率の分散のモデル化という2つのテーマに注力した。第1のテーマである約定間隔のモデル化においては、日中季節性をモデルの中で他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。一方、第2のテーマである分散のモデル化においても分単位で分散が変動するモデルに同じく日中季節性を導入して他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。そして、提案手法の有効性を実際の高頻度データを利用して検証した。

【研究の社会的意義】

近年、金融市場においてミリ秒、マイクロ秒、さらに短い間隔で高速に取引を行って利益を狙うHFT (High-Frquency Trading、高速取引) と呼ばれる手法が急速に普及しており、その影響力が金融市場の安定性を脅かすのではないかという懸念が広がっている。本研究は、より現実的な設定の下で高頻度データの時系列モデルを構築することで、金融市場における資産価格形成メカニズムの理解を深めるとともに、高速取引における新しいリスク管理手法の発展のための一助となることを目指すものである。そして、提案モデルが従来使われてきたモデルよりも現実の高頻度データに対する当てはまりがよいことを示すことに成功した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】経済統計

【研究領域課題番号】26245028 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 / ベイズ統計学 / ボラティリティ / 高頻度データ / 確率的ボラティリティ変動モデル / ベイズ推定 / 一般化双曲非対称t分布 / マルコフスイッチング / 長期記憶性

【研究成果の概要】

株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。

【研究の社会的意義】

年金などの資産の運用は、通常株式や債券などを組み合わせて行っており、それぞれの資産のウェイトは、それらのリターンやリスクを考慮して決められる。これらのリターンやリスクは、日々変動していることが知られており、そのモデル化がポートフォリオの最適化や統計的リスク管理にとって重要である。このため、本研究では、このリスクの変動を多変量確率的ボラティリティ変動モデルとしてモデル化し、推定・予測方法を開発した。このモデルではパラメータ数が非常に多く従来の方法では推定が困難になるが、ベイジアン・アプローチを用いたマルコフ連鎖モンテカルロ法によって、その問題を克服している。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2014-04-01 - 2019-03-31

【配分額】39,910千円 (直接経費: 30,700千円、間接経費: 9,210千円)

【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】25730013 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

構造的正則化 / テンソルモデリング / ベイズ推定 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウシアンプロセス / 確率的最適化 / 高次元統計 / 統計的学習理論 / 機械学習 / 統計的学習 / 深層学習 / スパース推定 / 確率密度比 / ビッグデータ / 低ランクテンソル推定 / 交互最適化 / 交互方向乗数法 / ガウシアンプロセス事前分布 / ベイズ統計 / 交互方向定数法 / 低ランク行列

【研究成果の概要】

近年あらゆる分野において扱うデータは急速に大規模化している．また 同時に，巨大なデータは内在的に多様な構造を有するようにもなってきている．そのような多量かつ多様なデータを扱うため，構造的スパース性に着目し，それを利用した推定方法を体系的に提案・分析した．そのため，構造的正則化学習と呼ばれる学習方法を高速に解くための確率的最適化手法として，確率的交互方向乗数法を提案した．また，テンソルモデリングと呼ばれているデータ間の関係性を記述するモデルを考察し，ミニマックス最適性と呼ばれる統計的な最適性を満たす推定量を構築した．以上の研究トピックを通して理論から応用まで包括的な研究を行った．

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2013-04-01 - 2018-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】経済統計

【研究領域課題番号】25245035 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 高次元データ / ベイズ統計 / 経済統計学 / 統計数学 / ベイズ推定

【研究成果の概要】

本研究では、高次元の経済データを分析するために必要な新たなベイズ計量モデルの開発を行った。具体的には，共分散回帰モデルにもとづく計量モデルを構築し、さらに、確率的探索法や縮小型事前分布を用いた変数選択法の開発を行った。提案する計量モデルを効率的に推定するため、シミュレーションにもとづく推定方法の開発もあわせて行った。数値実験やファイナンス・マーケティングに関する実証分析を行い、提案する方法の有用性について検討した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-10-21 - 2018-03-31

【配分額】23,790千円 (直接経費: 18,300千円、間接経費: 5,490千円)

【研究分野】理論経済学

【研究領域課題番号】24330060 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

動学的確率的一般均衡モデル / ベイズ統計 / 景気循環 / 消費の習慣形成 / 為替レート / ランダムウォーク / 地域間価格差 / 輸送費 / 名目・実質為替レート / アベノミクス / long-run risk / 時変的不確実性 / トレンドインフレ / ニューケインジアンモデル / 沖縄返還 / マクロ経済学 / 国際金融 / 計量経済学 / 応用時系列分析 / 円ドルレート / 名目為替レート / ベイズ推定 / ソロス・チャート / 最小解釈 / ランダムウオーク / ソロスチャート / ニューケインジアン型景気循環モデル / DSGEモデル / 開放経済 / DSGE-VAR / Unobserved Component model

【研究成果の概要】

ベイズ統計理論に基づきマクロ経済に関する動学的一般均衡(DSGE)モデルを実証的に評価した。消費の習慣形成の景気循環における役割を再評価すると、景気循環領域ではなくむしろ高周波数領域でのDSGEモデルの説明力を高めていることが確認された。また名目為替レートはランダムウォークで近似されていることが知られているが、他の経済ファンダメンタルズと同時に名目為替レートのランダムウォークを開放経済DSGEモデルで説明する際の限界を実証的に明らかにした。さらに日本の卸売市場で取引されている農産物の卸売価格の日次データを用いて、地域間価格差の原因として、輸送費が大きな役割を果たしていることを推定した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2017-03-31

【配分額】16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)

【研究分野】教育心理学

【研究領域課題番号】24730544 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

仮説検定 / 情報仮説 / 効果量 / ベイズ統計学 / 統計改革 / 心理統計学 / ベイズ推定 / 縦断データ / 階層データ / 潜在変数

【研究成果の概要】

従来の心理学データ分析は，統計的仮説検定という枠組みに大きく依っていた。このことによって，たとえば本来効果がない治療法も効果があると判定されてしまうような問題が生じてしまっていることが近年明らかになってきた。そこで本研究課題では，これに代わる方法として，「情報仮説の評価」および「効果量」という2つの枠組みを用いて，心理学データのための新しい統計学的方法を開発し，その数理的な性質を評価し，そして実際のデータに適用して知見を得るための研究を行った。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2017-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)