ティックデータによる日本株式市場分析

東京証券取引所第1部上場企業の代表的な銘柄について,Lamoureux・Lastrapes(1990)と同様の方法で株価のボラティリティと市場に流入する情報量の関係を,分布混合仮説の妥当性の観点から検証した。西暦2000年の全取引データが記録されているティックデータから30分間隔のデータを作成し,本研究で用いるデータセットを構築した.市場に流入する情報量を直接観測することは不可能であるため,その代理変数として,30分間隔当たりの取引高,約定回数を用いた.単位間隔あたりの約定回数はティックデータを用いることによって利用可能な変数であり,株価とは外生的な変数であると考えられる点で取引高よりもモデルの推計が容易であるという特徴を有している.推定の結果,これらの代理変数は収益率のボラティリティに影響を与え,GARCH効果の多くを消し去る影響を持っていた.一方,Lamoureux・Lastrapes(1990)のように明確にGARCH効果が情報変数によって消去されたわけではなく,さらに擾乱項の分布は正規分布にしたがわず,t分布のパラメータの推定結果から正規分布よりも裾が厚い分布にしたがうことが明らかになった.これらの結果より,ボラティリティの金融資産特有の変動特性を生み出す源泉の一部が市場に流入する情報量に求めることができる可能性が確認されたことになる.とくに本研究の推計方法では,約定回数を用いた結果からこのような帰結が導かれている点が重要である.

東京証券取引所第1部上場企業の代表的な銘柄について,Lamoureux・Lastrapes(1990)と同様の方法で株価のボラティリティと市場に流入する情報量の関係を,分布混合仮説の妥当性の観点から検証した。西暦2000年の全取引データが記録されているティックデータから30分間隔のデータを作成し,本研究で用いるデータセットを構築した.市場に流入する情報量を直接観測することは不可能であるため,その代理変数として,30分間隔当たりの取引高,約定回数を用いた.単位間隔あたりの約定回数はティックデータを用いることによって利用可能な変数であり,株価とは外生的な変数であると考えられる点で取引高よりもモデルの推計が容易であるという特徴を有している.推定の結果,これらの代理変数は収益率のボラティリティに影響を与え,GARCH効果の多くを消し去る影響を持っていた.一方,Lamoureux・Lastrapes(1990)のように明確にGARCH効果が情報変数によって消去されたわけではなく,さらに擾乱項の分布は正規分布にしたがわず,t分布のパラメータの推定結果から正規分布よりも裾が厚い分布にしたがうことが明らかになった.これらの結果より,ボラティリティの金融資産特有の変動特性を生み出す源泉の一部が市場に流入する情報量に求めることができる可能性が確認されたことになる.とくに本研究の推計方法では,約定回数を用いた結果からこのような帰結が導かれている点が重要である.