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KAKEN_16K03601seika  
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タイトル
タイトル 高頻度注文板データを用いた高速での株価形成に関する統計解析  
カナ コウヒンド チュウモンバン データ オ モチイタ コウソク デノ カブカ ケイセイ ニ カンスル トウケイ カイセキ  
ローマ字 Kōhindo chūmonban dēta o mochiita kōsoku deno kabuka keisei ni kansuru tōkei kaiseki  
別タイトル
名前 Statistical analysis on high-speed stock price formation with the use of high-frequency limit-order book data  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 林, 高樹  
カナ ハヤシ, タカキ  
ローマ字 Hayashi, Takaki  
所属 慶應義塾大学・経営管理研究科 (日吉) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 80420826
Publisher  
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2020  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2019  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
 
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
本研究は, 高頻度注文板データに対する統計的データ解析により, 高速化の進む今日の株式市場の株価形成に関する実証的知見を獲得し理解を深めることを目指すものであり, 以下の成果を得た. (1) 国内株式市場の高速での株価間の先行遅行関係を探索的に分析し, 実証的特徴を示した. (2) ウェーブレットを応用することで, 証券価格の変動を異なる周波数成分毎に先行遅行時間を推定する統計理論・方法論を開発した. (3) 高速取引を行う市場参加者の取引行動に関する理論モデルを提案した. (4) 個別銘柄の高頻度領域での流動性を評価する方法論として, 協調フィルタリングを応用するアプローチを検討した.
The purpose of this study is to obtain empirical knowledge and deepen understanding of stock price formation in the stock markets with increasing speed of execution by statistical analysis of high-frequency limit order book data, and the following results are obtained. (1) An exploratory data analysis of high-frequency lead-lag relationships between stock prices in the domestic stock market is performed and empirical characteristics are demonstrated. (2) Based on wavelet theory, we develop a statistical theory and methodology for estimating the lead-lag times for each of the frequency components of securities price fluctuations. (3) A theoretical model is proposed to explain the trading behaviors of high-speed market participants. (4) A collaborative filtering-based methodology to evaluate the liquidity of individual securities in the high-frequency domain is investigated.
 
目次

 
キーワード
高頻度データ  

高頻度トレード (HFT)  

マーケット・マイクロストラクチャ  

注文板市場  

先行遅行分析  

推薦システム  

Kyleモデル  

データサイエンス  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般)
研究期間 : 2016~2019
課題番号 : 16K03601
研究分野 : 計量ファイナンス
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
 
本文URI
 
アクセス条件

 
最終更新日
Mar 05, 2021 13:19:13  
作成日
Mar 05, 2021 13:19:13  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Mar 5, 2021    インデックス を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2019年度 / 日本学術振興会
 
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