リスクプレミアムの推定におけるバイアス補正とモデル選択に関する理論と応用

本研究は株式収益率の共通変動要因のリスクプレミアムの推定におけるバイアスの除去に取り組んでいる。昨年度までの研究では、バイアスの小標本における性質について検証を行っていたが、実証分析において説得力のある結果を得ることはできていなかった。今年度の研究では、主にマクロ経済指標をファクターとして採用する場合において、ファイナンスや統計学の理論と整合的な結果を得ることができた。具体的な成果は以下の通りである。マクロ経済指標は、株式市場全体に影響を与える要因であり、逆に言えば株式収益率に将来のマクロ経済指標に対する期待が反映されていることになる。そのため、マクロ経済指標と連動するようなポートフォリオを作成することができれば、その期待収益率としてリスクプレミアムを推定でき、同時にマクロ経済指標の予測変数を作成できることになる。この際に、ファクターへの感応度に対して真の値ではなく推定値を用いることによる観測誤差のバイアスが生じることが知られている。これはインサンプルでの推定で作られた予測値がアウトオブサンプルでは望ましい性質を満たさないことを意味する。本研究では、実証ファイナンスにおける古典的な方法である感応度によるグループ分けを用いることでバイアスを除去できることを再確認し、それを日本の株式市場に応用した場合にインサンプルとアウトオブサンプルで整合的な結果、すなわち再現性のある結果を得ることができた。しかし、2020年度以降には構造変化の疑いがあり、モデルに再現性が無い結果となった。また、多数のファクターを用いる場合には推定は困難である。本研究の結果は研究会等での報告を行った段階であり、次年度以降に論文としてまとめることになる。

本研究は株式収益率の共通変動要因のリスクプレミアムの推定におけるバイアスの除去に取り組んでいる。昨年度までの研究では、バイアスの小標本における性質について検証を行っていたが、実証分析において説得力のある結果を得ることはできていなかった。今年度の研究では、主にマクロ経済指標をファクターとして採用する場合において、ファイナンスや統計学の理論と整合的な結果を得ることができた。具体的な成果は以下の通りである。マクロ経済指標は、株式市場全体に影響を与える要因であり、逆に言えば株式収益率に将来のマクロ経済指標に対する期待が反映されていることになる。そのため、マクロ経済指標と連動するようなポートフォリオを作成することができれば、その期待収益率としてリスクプレミアムを推定でき、同時にマクロ経済指標の予測変数を作成できることになる。この際に、ファクターへの感応度に対して真の値ではなく推定値を用いることによる観測誤差のバイアスが生じることが知られている。これはインサンプルでの推定で作られた予測値がアウトオブサンプルでは望ましい性質を満たさないことを意味する。本研究では、実証ファイナンスにおける古典的な方法である感応度によるグループ分けを用いることでバイアスを除去できることを再確認し、それを日本の株式市場に応用した場合にインサンプルとアウトオブサンプルで整合的な結果、すなわち再現性のある結果を得ることができた。しかし、2020年度以降には構造変化の疑いがあり、モデルに再現性が無い結果となった。また、多数のファクターを用いる場合には推定は困難である。本研究の結果は研究会等での報告を行った段階であり、次年度以降に論文としてまとめることになる。