本研究ではダウンサイドリスクモデルのもとでの新たなマネージャー構造最適化モデルを提案する.論文ではまずWaring,Whitney,Pirone,Castilleにより提案されたモデルでの,収益率の正規性,マネージャー間の相関構造などの仮定が,実務上は不適切であることを株式投資信託の収益率を分析することにより示す.その上で既存のモデルでの問題点を解決するために,政策ポートフォリオからのショートフォールを考慮した最適化モデルと,リスク調整をダウンサイドリスクにより行う新しいパフォーマンス評価尺度を提案する.

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この研究の目的は，市場の過剰反応説によってどの程度バリュー株効果を説明できるかについて，日本の株式市場を対象に検討することである．本研究では，アナリストのコンセンサス予想に基づいて計算した市場のサプライズの符号と大きさで，市場の過剰反応をとらえる．この場合，バリュー株効果に対するもっとも直接的な解釈は，ファンダメンタルズを過小評価されがちなバリュー株は，業績サプライズがプラス方向に大きく出る傾向があり，その結果リターンは平均的に高くなる，というものである．もう一つの解釈は，バリュー株はポジティブ・サプライズに強く反応し，その結果平均的なリターンが高くなるというものである．バリュー株効果に対する業績サプライズの説明力は上記いずれの解釈についても限定的で，バリュー株効果についてはそれ以外に説明要因（リスク要因）があるはずというのが，分析から得られた結論である．論文末尾では，アナリスト予想から計算した株主価値推計値への株価のさや寄せ行動について，過剰反応説とは別個の市場非効率性仮説ととらえて説明する．

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最近わが国では，企業評価の尺度としてROEやEVAが関心を集めているが，学会の一部には，それらはファイナンス理論からすると不十分な尺度であり，企業価値こそがもっとも適切な指標であるとする批判がある．しかし，企業を適切に評価する，すなわち企業価値を求めるには，ROEないしEVAが不可欠であり，この意味では，それらはもっとも基本的な指標である．また批判論者は，ROEやEVAでは資本コストが簿価ベースの資本に適用される点が問題であると指摘するが，本稿では，簡単なモデルを使って，それはあくまで簿価ベースの資本に適用されるべきことを明らかにする．

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2016年、決算前の企業への

の取材活動に対する自主規制の流れが広がると、の予 測が当たらなくなる。機能不全である既存の経済学的予測モデルの代わりに、機械学習を用いた株式分析モデルを提案する。既存の指数予測研究とは異なり、ファンダメンタルアプローチを機械学習で実現し、かつ異なるアプローチを融合させることで高い精度を実現し、「アナリスト不在」の現状の解決を図る。

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日本株式市場において，個別銘柄は1～6月は上昇し7～12月は下落という明瞭な季節性を示す．この季節性とボラティリティとの関係を調べた結果，上昇期は高リスク・高リターン，下落期は高リスク・低リターンという関係が見られた．この原因として，投資家が年前半はリスク追求的になり，年後半はリスク回避的になるという様にリスク選好が季節変化している可能性が考えられる．ボラティリティの高い銘柄は相対的に低リターンというボラティリティ効果は上昇期よりも下落期の影響が大きいため発生している．投資家のリスク選好が季節変化している理由は，効果が半年間持続していることを考慮すると，冬至から夏至，夏至から冬至に至る日の長さの変化による説明に説得力があると思われる．

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本稿では，バリュー株ポートフォリオとグロース株ポートフォリオの収益率の変動が，習慣形成を考慮した消費資産価格モデルで説明できるかどうか分析を行った．GMM，ハンセン＝ジャガナサン境界，ハンセン＝ジャガナサン距離を用いて分析した結果，単純な消費資産価格モデル，マクロ変数をファクターとするマルチファクターモデルに比べ，どちらのポートフォリオ収益率に対しても習慣形成を考慮したモデルの説明力が高いことが明らかになった．

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In this research, we examine how the news on Japanese listed companies affects the stock market. Specifically, we use a lot of news information to clarify what kind of attribute news influences the stock price of the company. Our results confirm that the sentiment that judged from the news by the polar dictionary has a certain influence on the stock market. We also confirm effectiveness of the investment strategy using the news sentiment. By handling a large amount of information mechanically, investors will be able to conduct more efficient investment behavior.

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Linear logit model is often used to predict the probability of bankruptcy. However, the failure probability need not depend on financial factors in a monotonic way. Also, we sometimes observe significant correlation among factors. In this paper, we propose three nonlinear logit models to remove drawbacks of the linear model mentioned above. First is the quadratic logit model which formulates the tendency of bankruptcy by a quadratic function. Second is the SDP logit model which is constructed by limiting the quadratic function to a convex function, and the third is the NSDP logit model constructed by limiting the quadratic function to a concave function. The resulting semi-definite programming(SDP) problems can be solved by using an efficient cutting plane algorithm. We show through simulations using real data that the SDP logit model perferms better than linear and general quadratic logit model.

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本研究では，QUICK月次調査〈債券〉の調査結果を基にして，新発2, 5, 10, 20年日本国債の1ヵ月先予想利回りカーブ及びその変動に対して主成分分析を行い，期間構造の抽出を試みた．その結果，実際の債券市場で見られるイールドカーブ及びその変動の共通成分である水準・傾斜・曲率ファクターと類似の3ファクターが予想利回りカーブ及びその変動においても観察された．また，予想利回りカーブから抽出した水準・傾斜・曲率ファクターの変動を説明変数として，日本の国債市場の動向を反映するNomura-BPI国債指数の変動との関係性についてVARモデルを用いて分析した結果，予想利回りカーブの水準や曲率ファクターの変動が影響している一方，傾斜ファクターの変動は影響していない可能性を明らかにした．

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本稿では株式の売買注文の時間間隔に注目し，間隔の短い注文が株価形成にどのような影響を及ぼしているのかについて分析する．直前の注文との間隔が極端に短い注文（短間隔注文）は，直前の注文に反応するような高頻度取引によるものである可能性が高い．したがって，短間隔注文を分析することは，高頻度取引が増加している近年の株式市場の特性を捉えることにも繋がる．分析の結果，売買が盛んな銘柄に多い等，短間隔注文の特徴が明らかになった．さらに，スプレッドを拡大させる約定のようなインパクトが大きい注文の後には短間隔注文が集中し，前の注文のインパクトを拡大させるような傾向があること等，価格形成への影響もわかった．

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米国では，市場における次期期待利益の代理変数として，複数のアナリスト予想の平均であるコンセンサス予想を用いるのが一般的であるのに対し，我が国では，大きく分類して，米国詞様のI/B/E/Sコンセンサス予想，出版社系アナリストの単独予想である東洋経済予想，そして経営者自らが公表する経営者予想の三種類の予想利益が利用可能である．本論文の目的は，これら三種類の予想の精度と価値関連性を調査することによって，三予想の優劣および市場の三予想利用度を比較検証することである．

結果は，我が国において利用可能な三予想利益の中では，東洋経済予想と経営者予想の精度が同程度で高くてI/B/E/S予想の精度が最も低く，そして市場はそれら精度の高い予想を正しく識別して株価に織り込んでいた．このことは，米国では一般的であるコンセンサス予想の使用が我が国においては不適切であることを示すものであり，また経営者予想がPublic Informationとして無償で人手可能な我が国における，I/B/E/S予想，東洋経済予想といった有償のアナリスト予想の価値に疑間を生じさせるものである．

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本研究では，HFTの実態を把握すべく，東証の板再現データ（2010年１月から2015年9月までの全数調査約256億件の注文情報）からHFT業者の日本市場への参入の軌跡や，市場シェア，取引スタイル等を分析した．先行研究では，コロケーション経由に基づくHFT判定が主流であったが，各仮想サーバに対して，これまで行われなかった膨大な注文情報を細かく集計する探索型の分析を通じて，①手動注文と成行注文が顕著に含まれない仮想サーバと含まれる仮想サーバに分類された点，②HFT特有の高頻度性を有する仮想サーバが前者であるという点の２つの新たな知見が得られた．そこで，本研究では，この新たな知見に基づきアルゴリズム化基準（「取引自動化」と「仮想サーバの専有」を基準とした『アルゴリズム化基準』）を提案することで，これまで把握されてこなかったHFTの全貌や実態を下記通り明らかにすることができた．(1)この提案したアルゴリズム化基準によって，典型的なHFT（高頻度かつ高速の注文を行う者）の取引グループを捕捉できた，(2)特に，2014から2015年の観察期間では，仮想サーバの約65％，注文総数の約70％，売買代金の約45％がHFTによって占められていること，(3)HFTはザラバで注文を行う一方，信用取引を行わないこと，(4)IOC注文を行うのは，HFTの中でも特にアルゴリズム化度合が高いグループに限定されること，(5)HFTの中でも特にアルゴリズム化度合及び高頻度性の双方が高いグループで，空売り注文を駆使し，マーケットメイク（メイク注文が多くテイク注文が少ない）を行っていること，がそれぞれ判明した．

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グローバル資産市場の均衡モデルを定式化し，これを具体的な市場にあてはめることで，以下のインプリケーションが示される．まず，市場が完全で投資家が合理的な予想を抱くなら，各国投資家のリスク回避度や資本収支の不均衡，もしくは評価基準の違い（名目・実質）といった前提条件の違いにかかわらず，グローバル市場ポートフォリオの証券部分を，各国投資家共通の効率的ポートフォリオと看做すことができる．この時，為替リスクは完全排除が基本となる．また，市場が不完全で，為替リスクを排除しきれない場合でも，価格調整が弾力的であるならば，自国「証券」のオーバーウェイトは発生しない．一方，外国証券に対し，何らかのネガティブバイアスがかかる場合，自国証券のオーバーウェイトが発生する．この時，自国証券オーバーウェイトを説明するのに必要なバイアスが，現実の投資コストで説明できないのなら，自国証券オーバーウェイトの是正により，運用の効率性を改善できる．

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