株式市場においては，大きなイベントが発生し市場全体が急落したとき、その後上昇する場合がある．多くの実証分析によりオーバーリアクション仮説が唱えられているものの，シミュレーションや理論モデルの研究はほとんどなく未解決問題である．本研究では、東証株価指数（TOPIX）配当込みのデータを用いて大幅な急落時に反発が多いことを実証的に示し，先行研究であるシミュレーション研究の結果と整合的な理論モデルの構築を行った．その結果、急落時に多くのファンダメンタルな投資家が考えている適正株価よりもさらに下落し，その後適正だと考えている株価に戻っていくことが示され，必ずしもオーバーリアクション仮説が必要ではないことが分かった．さらに，ファンダメンタル投資家しか存在しないと仮定しても，効率的市場仮説では説明できない，ボラティリティクラスタリングなどの実証現象を説明できる可能性があることを示した．本研究では，シミュレーション，実証分析とも整合的な理論モデルの一例を構築できた数少ない研究であると考えている．市場の研究において，実証分析，理論モデル，シミュレーションの連携が重要だが，それらを比較検討しつなぎ合わせることが出来たことも本研究の成果であると考えている．

企業不祥事や自然災害の影響でファンダメンタルズが急激に悪化し，その企業の株価が暴落することがある．そして急落後に株価が反発することも経験的に知られている（リバーサル現象）．これまでの実証研究では，リバーサル現象の発生要因はオーバーリアクション仮説が有力視されているものの，はっきりとした結論は出ていない．本研究では，人工市場を用いて，理論株価急落を原因とする株式市場の暴落に対して，オーバーリアクション仮説を考慮せずにリバーサル現象が発生することを確認した．そして，リバーサル現象発生時の取引価格決定メカニズムを分析し，価格決定方式の 1 つである板寄せ方式では，エージェントの予想株価のばらつきと大量の株式発注によってリバーサル現象が引き起こされることを確認した．

In this paper, we tested the effect of the rating system (e.g. S&P) on the price fluctuation of the market by an agent-based model. The information of rating is defined as a discrete version of fundamental value. In addition to the investment strategies that are modeled in earlier studies (noise trader, fundamentalist, trend predictor, and contrarian), we modeled an agent called "rating user ", who uses rating information as an index of fundamental value of an asset. The result indicates that the market becomes unstable if investors make use of the rating rather than fundamental value itself.

The purpose of our work was to examine which index is effective for reducing the overfitting. The purpose of this paper is to report on our work. For the purpose of our work, we constructed an automatic trading model using Genetic programming. We simulated the model using real foreign exchange market data to compare the asset based index and Sharpe Ratio based index. As a result, the case using Sharpe Ratio based index showed higher performances than the case using asset based index.

This study presents a computer simulation model to analyze the transmission of knock-on defaults in a bank credit network. Simulations quantify the impact which the topology of the network, the net worth of banks, and the capital surcharge on big banks impose on the number of knock-on defaults of banks.

We investigate characteristics of firms that lose market value in the post-downgrade period by securities analyst. We found higher pre-downgrade volatility is strongly associated with the negative return in the post-downgrade period. Among high volatility firms, small capitalization stocks and stocks with inferior sentiment are more likely to underperform.

本論文では，新聞記事を対象とした時系列テキスト分析の手法を提案する．本手法では，分析する時点のテキストとその直前のテキストを比較し，新たに出現した語，続けて出現している語，消滅した語を抽出して特徴ベクトルを作成し，SVM を用いてテキストの変化と市場の変化の関係を学習する．また，本手法を日本経済新聞の記事に適用し，東証株価指数（TOPIX）の騰落を予測した結果を報告する．