共同研究・競争的資金等の研究課題

本研究では、金融市場における指値注文(売買価格を指定する注文)の発生メカニズムを説明するための新しいモデルとして、日中季節性と板情報（指値注文の価格と数量）を反映させたACD (Autoregressive Conditional Duration) モデルとSCD (Stochastic Conditional Duration) モデルの拡張を提案するとともに、提案モデルをマルコフ連鎖モンテカルロ法でベイズ推定するための新しい効率的アルゴリズムの開発を行なった。そして、提案モデルを東京証券取引所における売買注文の情報に適用し、市場の流動性を示す指標が指値注文の間隔に与える影響を検証した。

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。