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- ぜんま あると
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1 (juno@opimark.co.jp) QUICK 1
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3 1.1 ( ) ( ) ( ) 1 1 3
4 Parlour[1998] 4 Parlour[1998] Biais/Hillion/Spa[1995] NYSE Harris/Hasbrouck[1996] Lo/MacKinlay/Zhang 1997 Biais/Hillion/Spa[1995] Harris/Hasbrouck[1996] NYSE Super-DOT Harris/Hasbrouck[1996] 2 Berkman[1995] Seppi [1997] Harris [1998] Kavajecz[1999] 3 NASAQ SEC 4 Chakavary and Holden [1995] Biais, Foucaul, and Salanie[1998] Handa, Schwarz, and Tiwari[1998] Glosen [1994] [1999] 4
5 ( ) 5 Edwards and Wagner[1999] 6 Bersimas and Lo[1998] 5
6 P V Ask Bid P = Ask 1 V 7 markeable limi order
7 P = Bid 1 V 2 ( ) -1 Ask = Ask 1 Bid = Bid 1 a a a = AskV AskV 1 AMk 1 ALm (1) b b b = BidV BidV 1 BMk 1 BLm (2) a a ALm AskV Ask = a b b AMk BLm BidV Bid = b BMk (1) -1 (2) Ask > Ask 1 Bid < Bid 1 Ask 1 Bid 1 Ask < Ask 1 Bid > Bid
8 ALm = AskV (3) a b a BLm = BidV (4) b 2.3 QUICK ( ) ( ) U U 8
9 T ABook BBook AMk BMk T ABook AMk s T s= 1 BBook BMk s T s= 1 (5) (6) ABook = ABook 1 ALm (7) BBook = BBook 1 BLm (8) 10 (1) (4) (5) (6) 10 parial fill 9
10 3.2 2 ( ) % ( ) % %
11
12 ( ) ( BP ) 1500 BP BP BP
13 ( ) ( ) ( 5) ( ) ( 7) (1) ( ) ( ) (2) ( ) ( ) (3) (4) (1) (2) Parlour[1998] (2) ( ) ( ) 13
14 (5) (6) AExecFlag = a0 a1 ABook a2bbook a3 ALm a4tspread a5 TTC ε A (9) BExecFlag = b0 b1 ABook b2bbook b3blm b4tspread b5 TTC ε B (10) a 1 b 2 a 3 b 3 a 2 b 1 14
15 a 4 b 4 a 5 b 5 a 2 b 1 b (1) a 1 b 2 a 3 b (2) a 2 b1 100 (2) (5) (3) (4) (9) (10)
16 AExecFlag a 3 b 7 f k k = 1, k 3 BExecFlag 3 7 = a f k k= 1, k 3 0 a 1 c k k= 1, k 3 * Pdmyk * ALm = b 0 b1 7 7 k k= 1, k 3 * Pdmyk * ABook a 4 * Pdmyk * ALm b4 c 7 g k k = 1, k 3 g k k= 1, k 3 a 2 k k = 1, k 3 * Pdmyk * Tspread a5 * Pdmyk * ABook b e e k k= 1, k 3 * Pdmyk * BBook * TTC ε (11) * Pdmyk * BBook * Pdmyk * Tspread b5 * TTC ε 7 ck Pdmyk = c1pdmy1 c2pdmy2 c4pdmy4 c5pdmy5 c6pdmy6 k= 1, k 3 7 k= 1, k 3 12 c7pdmy7, e k * Pdmyk Pdmy 500 Pdmy Pdmy Pdmy Pdmy = Pdmy = Pdmy = Pdmy = 7 1. (5)
17 (5) (6) (6)
18 Berkman H.[1996] Large Opion Trades, Marke Makers, and Limi Orders, Review of Financial Sudies 9(3), pp Bersimas, D. and A. Lo [1998], Opimal Conrol of Execuion Coss, Journal of Financial Markes 1, pp Biais, B., T. Foucaul, and F. Salanie [1998], Floors, Dealer Markes and Limi Order Markes, Journal of Financial Markes 1, pp Biais B., P. Hillion, and C. Spa [1995] An Empirical Analysis of he Limi Order Book and he Order Flow in he Paris Bourse, Journal of Finance 50, pp Chakravary, S. and C. Holden [1995], An Inegraed Model of Marke and Limi Orders, Journal of Financial Inermediaion 4, pp Edwards, M. and W. Wagner [1999], Capuring he Research Advanage, Journal of Porfolio Managemen 25(3), pp Glosen L.,[1994] Is he Open Elecronic Limi Order Book Ineviable? Journal of Finance 49, pp Handa P., R.A. Schwarz, and A. Tiwari [1998] The Ecology of an Order-Driven Marke, Journal of Porfolio Managemen 24(2), pp Harris, L. [1998] Opimal Dynamic Order Submission sraegies In Some Sylized Trading Problems, Financial Markes, Insiuions, and Insrumens 7(2), pp Harris L., and J. Hasbrouck [1996] Marke vs. Limi Orders: The SuperDOT Evidence on Order Submission Sraegy, Journal of Financial and Quaniaive Analysis 31(2), pp Kavajecz K. [1999] A Specialis s Quoed Deph and he Limi Order Book, Journal of Finance 54(2), pp Lo A.W., A.C. MacKinlay, and J. Zhang [1997] Economeric Models of Limi-Order Execuions, NBER Working Paper Series #6257. Parlour C.[1998] Price Dynamics in Limi Order Markes, Review of Financial Sudies 11(4), pp Seppi, D. [1997] Liquidiy Provision wih Limi Orders and a Sraegic Specialis, Review of Financial Sudies 10(1), pp
19 図 1 指値注文のイントラデーパターンと執行確率 件数 :00 9:30 10:00 10:30 12:45 13:15 13:45 14:15 14:45 時間 売り指値 買い指値 売り執行確率 買い執行確率 執行確率 (%) 19
20 注文種別 平均株数 デプス [ アスク ] デプス [ ビッド ] 観測値数 出来高グループ 1 売り指値 8.89(22.3) 51.87(142.1) 66.20(203.0) 41,415 買い指値 8.29(20.6) 56.54(147.9) 47.17(153.3) 42,711 売り成行 7.08(15.2) 77.15(194.9) 63.53(190.6) 44,183 買い成行 6.85(15.9) 46.84(125.7) 61.60(191.0) 39,384 出来高グループ2 売り指値 5.06(10.0) 14.01(25.8) 19.13(36.8) 11,562 買い指値 5.94(10.6) 15.63(29.9) 16.92(33.5) 10,303 売り成行 3.96(8.2) 15.23(30.3) 18.89(38.3) 11,791 買い成行 4.69(8.5) 14.17(24.0) 21.05(39.0) 7,780 出来高グループ3 売り指値 3.72(7.3) 9.89(17.7) 13.96(24.4) 4,923 買い指値 5.01(9.8) 8.84(14.4) 11.98(21.9) 4,465 売り成行 3.42(6.0) 13.07(22.5) 22.95(36.2) 4,370 買い成行 3.85(6.6) 12.32(22.1) 16.25(27.7) 2,615 出来高グループ4 売り指値 3.74(6.6) 9.22(15.0) 13.05(24.9) 4,005 買い指値 5.07(9.7) 10.41(19.4) 10.26(15.3) 3,536 売り成行 4.03(8.6) 12.54(19.5) 15.79(27.4) 3,331 買い成行 4.26(7.1) 14.18(22.1) 16.21(27.5) 2,495 出来高グループ5 売り指値 2.88(4.9) 5.42(10.3) 8.22(16.6) 2,064 買い指値 4.21(9.2) 4.92(6.5) 6.56(12.8) 1,739 売り成行 2.46(3.3) 4.75(5.6) 7.84(15.4) 1,334 買い成行 3.00(5.8) 6.92(15.6) 5.74(8.8) 979 ( ) ( ) 20
21 [ 出来高 1 グループ ] 時間帯 売り 成行 注文件数 ( 件数 ) 買い 売り 指値 買い デプス ( 単位株 ) アスクブック ビッドブック 売り 注文サイズ ( 単位株 ) 成行 買い 売り 指値 スプレッド 買い ( 呼び値 ) 44,183 39,384 41,924 43, :00 2,738 2,644 3,129 3, :15 2,958 2,670 3,103 2, :30 2,288 2,463 2,444 2, :45 2,160 2,205 2,227 2, :00 2,517 2,333 2,428 2, :15 2,435 2,338 2,234 2, :30 2,438 2,037 2,337 2, :45 2,932 2,366 2,526 2, :30 2,117 1,598 2,130 2, :45 1,915 1,579 1,770 2, :00 2,077 1,715 2,108 1, :15 1,882 1,585 1,821 1, :30 1,993 1,663 1,874 1, :45 1,877 1,810 1,815 1, :00 2,232 2,020 2,041 2, :15 2,455 2,118 2,231 2, :30 3,266 2,611 2,703 2, :45 3,903 3,629 3,003 3,
22 出来高グループ 観測値 売り指値執行確率 標準偏差 買い指値執行確率 標準偏差 出来高グループ 観測値 売り指値執行確率 標準偏差 買い指値執行確率 標準偏差 ( ) ( )
23 スプレッド 観測値数 売り指値執行確率 標準偏差 買い指値執行確率 標準偏差 出来高グループ % 12.8% 84.7% 11.0% % 21.6% 81.6% 19.7% % 27.7% 80.2% 27.9% % 32.7% 81.4% 22.6% % 32.8% 74.8% 32.8% 出来高グループ % 26.0% 76.5% 20.1% % 30.7% 70.9% 30.1% % 39.6% 66.8% 34.3% % 39.4% 72.2% 34.5% % 40.6% 63.5% 38.3% 出来高グループ % 34.1% 50.1% 37.3% % 37.2% 67.0% 33.8% % 39.1% 58.0% 43.0% % 43.3% 61.8% 40.0% % 42.1% 56.6% 43.4% 出来高グループ % 35.8% 60.1% 35.1% % 37.6% 53.2% 41.5% % 42.8% 66.2% 41.4% % 39.1% 51.1% 45.1% % 50.0% 63.6% 41.2% 出来高グループ % 43.1% 48.3% 41.6% % 41.8% 46.0% 46.9% % 41.0% 52.4% 42.4% % 35.6% 50.8% 44.0% % 39.7% 51.7% 42.6% ( ) 3( )
24 出来高グループ 円 0.33% % 11.10% 89.60% 9.50% 出来高グループ 円 0.33% % 18.10% 72.70% 17.10% 出来高グループ3出来高グループ 円 0.33% 出来高グループ5株価水準呼び値のベーシス 観測売り指値買い指値値数執行確率標準偏差執行確率標準偏差 出0.33% 出0.33% % % 円以下 0.40% % 12.10% 85.00% 4.70% 円 0.20% % % 円 0.10% % 8.60% 82.00% 10.10% 円 0.07% % 14.20% 77.50% 12.20% 円 0.25% % 16.00% 82.30% 13.00% 100 万円超 0.10% % 10.30% 83.40% 8.90% 500 円以下 0.40% % 21.60% 75.10% 15.50% 円 0.20% % 17.00% 72.90% 17.80% 円 0.10% % 18.40% 38.40% 23.40% 円 0.07% % 30.90% 71.40% 円 0.25% % 16.00% 66.40% 8.20% 100 万円超 0.10% 500 円以下 0.40% % 33.20% 49.30% 32.70% 円 0.20% % 26.80% 59.30% 20.50% 円 円 0.10% % 28.10% 64.90% 24.90% 円 0.07% % 35.20% 31.10% 27.30% 円 0.25% % 23.90% 51.00% 24.40% 100 万円超 0.10% 500 円以下 0.40% % 26.30% 58.40% 24.90% 円 0.20% % 31.00% 40.90% 31.10% 円 0.10% 円 0.07% 円 0.25% 100 万円超 0.10% 500 円以下 0.40% % 26.50% 28.50% 32.40% 円 0.20% % 33.40% 73.00% 27.50% 円 円 0.10% % 13.20% 32.10% 32.10% 円 0.07% % 0.00% 2.50% 7.10% 円 0.25% 100 万円超 0.10% ( ) 3( )
25 売り指値 500 円未満 500~ 1,000 円 1,000~ 1,500 1,500~ 2,000 2,000~ 3,000 3,000~ 30, ,000~ 切片アスクブックビッドブック指値注文比率スプレッド残り時間 (79.5) (-21.0) (0.0) (9.6) (-9.9) (-14.6) (13.6) (-6.0) (-2.2) (0.6) (-8.8) (0.8) (129.4) (-105.0) (-4.8) (-0.2) (-1.6) (61.4) (53.0) (-54.4) (2.1) (-6.9) (-5.9) (2.3) (35.8) (-70.7) (13.9) (20.3) (-6.0) (11.3) (153.0) (-133.9) (7.5) (22.1) (-8.7) (5.9) (70.6) (-181.1) (5.6) (0.1) (-0.7) (96.3) 観測値 買い指値 500 円未満 500~ 1,000 円 1,000~ 1,500 1,500~ 2,000 2,000~ 3,000 3,000~ 30, ,000~ 切片アスクブックビッドブック指値注文比率スプレッド残り時間 (8.2) (-0.7) (-48.0) (3.2) (3.6) (15.1) (3.4) (-3.8) (-12.1) (-0.5) (0.4) (12.0) (294.2) (-4.9) (-150.9) (-0.4) (-30.2) (1.4) (59.7) (3.8) (-58.1) (-2.5) (-13.2) (9.5) (69.3) (2.6) (-48.9) (12.7) (-1.1) (0.9) (244.5) (-5.0) (-134.5) (2.1) (-4.4) (46.6) (129.4) (22.0) (-112.4) (17.7) (-3.7) (2.9) 観測値 ( ) (10) ( ) AExecFlag = a0 a1 ABook a2bbook a3 ALm a4tspread a5ttc ε A (9) BExecFlag b b ABook b BBook b BLm b Tspread b TTC = B (10) ε 25
26 回帰係数 売り指値注文 推定誤差 値回帰係数 買い指値注文 推定誤差 切片 アスクブック 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー ビッドブック 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 指値注文比率 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー スプレッド 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 株価帯ダミー 取引可能時間 ( ) (11) (12) ( ) 値 26
HFT 1. はじめに A liquid market is a market where participants can rapidly execute large-volume transactions with a small impact on prices. Bank for Inter
HFT 1. はじめに A liquid market is a market where participants can rapidly execute large-volume transactions with a small impact on prices. Bank for International Settlements HFT 2. 市場の流動性の特徴 Brunnermeier
Vol.57 No.4 March 2008 : () 1 () () (1 ) (2 ) ( ) 1 Takagi (1989)Hamao (1992) (1998)
Title Author(s) 東京証券取引所における株式取引 : 2001 年から 2003 年 太田, 亘 Citation 大阪大学経済学. 57(4) P.242-P.262 Issue Date 2008-03 Text Version publisher URL https://doi.org/10.18910/15995 DOI 10.18910/15995 rights Vol.57
産業21-81号.72.indd
2015.7 81 http://www.rofuku.go.jp/tabid/128/default.aspx C O N T E N T S 21 2 6 8 10 12 16 18 20 22 24 26 27 28 29 211 221 1 213 421 215 2 621 217 821 3 219 1021 4 2111 1221 2113 1421 2115 1621 5 2117
本邦株式市場の流動性に関する動学的考察―東京証券取引所のティック・データ分析―
tightnessdepth resiliency BIS Market Liquidity: Research Findings and Selected Policy Implications BISWorld Wide Web http://www.bis.org E-mail: jun.muranaga@boj.or.jp Muranaga and Shimizu O Hara Muranaga
財政赤字の経済分析：中長期的視点からの考察
000 364 645 (ax smoohing (Barro(979 Barro(979 (consumpion smoohing Hall(978 Campbell(987 Barro(979 Hall(978 Campbell(987 Campbell(987 B ( r B G T ( ( r E B G T Y T/Y r ( No Ponzi Game ( [ Ω ] Y ( lim (
わが国企業による資金調達方法の選択問題
* takeshi.shimatani@boj.or.jp ** kawai@ml.me.titech.ac.jp *** naohiko.baba@boj.or.jp No.05-J-3 2005 3 103-8660 30 No.05-J-3 2005 3 1990 * E-mailtakeshi.shimatani@boj.or.jp ** E-mailkawai@ml.me.titech.ac.jp
autocorrelataion cross-autocorrelataion Lo/MacKinlay [1988, 1990] (A)
![autocorrelataion cross-autocorrelataion Lo/MacKinlay [1988, 1990] (A)](/thumbs/93/112038541.jpg "autocorrelataion cross-autocorrelataion Lo/MacKinlay [1988, 1990] (A)")
Discussion Paper Series A No.425 2002 2 186-8603 iwaisako@ier.hit-u.ac.jp 14 1 24 autocorrelataion cross-autocorrelataion Lo/MacKinlay [1988, 1990] 1990 12 13 (A) 12370027 13 1 1980 Lo/MacKinlay [1988]
東証立会市場における呼値の単位の変更の影響 【要約版】
JPX WORKING PAPER JPX ワーキング ペーパー 東証立会市場における呼値の単位の変更の影響 要約版 2015 年 1 月 20 日株式会社東京証券取引所近藤真史 * * 株式会社東京証券取引所株式部兼株式会社日本取引所グループ総合企画部主任研究員 日本証券アナリスト協会検定会員 (m-kondo@jpx.co.jp) JPX ワーキング ペーパーは 株式会社日本取引所グループ及びその子会社
,.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i
![,.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i](/thumbs/41/22289268.jpg ",.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i")
200520866 ( ) 19 1 ,.,.,,. [15],.,.,,., 2003 3 2006 2 3. 2003 3 2004 2 2004 3 2005 2, 1., 2005 3 2006 2, 1., 1,., 1,,., 1. i 1 1 1.1..................................... 1 1.2...................................
082_rev2_utf8.pdf
3 1. 2. 3. 4. 5. 1 3 3 3 2008 3 2008 2008 3 2008 2008, 1 5 Lo and MacKinlay (1990a) de Jong and Nijman (1997) Cohen et al. (1983) Lo and MacKinlay (1990a b) Cohen et al. (1983) de Jong and Nijman (1997)
Microsoft Word - proceeding_template_j宇野・五島・戸辺_v4
取引行動のクラスター分析 :HFT 抽出の試み a 宇野淳 b 五島圭一 c 戸辺玲子 d 要約 1 銘柄 100 件の発注をする主体を high frequency trader (HFT) と見なして クラスター分析により取引行動の近いトレーダーグループを各 10 組形成した 行動特性のプロキシーは リスク管理指標である在庫比率 注文取消率と高速取引特性を示す注文頻度 取引銘柄数という 2 組のプロキシーを用いた
βdxβ r a, < E e uγ r ha d E e r dx e r γd e r βdx 3.2 a = {a} γ = {γ} max E e r dx e r γd e r βdx, 2 s.. dx = qand + σndz, 1 E e r uγ ha d, 3 a arg maxã E e r uγ hã d. 4 3.3 γ = {γ : γ, γ} a = {a : a,
金融政策の波及経路と政策手段
Krugman(988) Woodford(999) (2000) (2000) 4 rae-of-reurn dominance 405 4 406 (i) a 2 cash good credi good b King and Wolman(999) (ii) 407 3 4 90 (iii) (iv) 408 λ κ (2.8) π x π λ = x κ Svensson 999 sric
# GDP 1 GDP 1992 GDP Hamilton and Flavin (1986) Doi and Ihori(2003) (2007) 2 Bohn(1998) /GDP Bohn # 1 2 Broda
# masaya@econ.keio.ac.jp GDP 1 GDP 1992 GDP 1 2006 Hamilon and Flavin (1986) Doi and Ihori(2003) 1965 2003 (2007) 2 Bohn(1998) /GDP Bohn # 1 2 Broda and Weinsein (2005) (2007) 1 Hamilon and Flavin(1986)
1990年代以降の日本の経済変動
1990 * kenichi.sakura@boj.or.jp ** hitoshi.sasaki@boj.or.jp *** masahiro.higo@boj.or.jp No.05-J-10 2005 12 103-8660 30 * ** *** 1990 2005 12 1990 1990 1990 2005 11 2425 BIS E-mail: kenichi.sakura@boj.or.jp
上場変更と株価：株主分散と流動性変化のインパクト
Merton Amihud and Mendelson NASDAQ JASDAQ JASDAQ JASDAQ QUICK E-mailjuno@waseda.jp E-mailshibata-mai@c.metro-u.ac.jp E-mailtakeshi.shimatani@boj.or.jp E-mailtokiko.shimizu@boj.or.jp JASDAQ JASDAQ Merton
M&A の経済分析：M&A はなぜ増加したのか
RIETI Discussion Paper Series 06-J-034 RIETI Discussion Paper Series 06-J-034 M&A の経済分析 :M&A はなぜ増加したのか 蟻川靖浩 宮島英昭 ( 早稲田大学 RIETI) 2006 年 4 月 要旨 1990 年代以降の M&A の急増の主要な要因は 産業や企業の成長性や収益性へのショックである とりわけ M&A を活発に行っている産業あるいは企業の特性としては
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* 1 はじめに,, TOPIX TOPIX, TOPIX TOPIX Shelor Anderson and Cross C Japan Society of Monetary Economics 図 1 東日本大震災前後の株価 (TOPIX) の推移 1,000 950 900 850 800 750 700 図 2 阪神大震災前後の株価 (TOPIX) の推移 1,650 1,550 1,450
時間割引：双曲割引と弱加法性
Discussion aper No. 666 June 2006 The Institute of Social and Economic Research Osaka University 6-1 Mihogaoka, Ibaraki, Osaka 567-0047, Japan Time Discounting: Declining Impatience and Interval Effect
デフォルト相関係数のインプライド推計（ ）
,,,.,.,.,,.,,.,,.,,. :,, OU, SUR,.,.,,.,.., 62 1, BIS,.,.,,,,.,,.,.,, [33],,,.,,.,,,,.,,.,,,.. 2,. 3,. 4,,. 5. 2,,.,. 2.1,.,,.,. Giesecke [10] dependen defaul.,,,, GDP,.,,.,...,,,.,.,.,,.,,. Giesecke [10],
外国為替市場の流動性
日本銀行金融高度化センターワークショップ 市場流動性の諸問題 各種市場の流動性指標の活用に向けて 外国為替市場の流動性 岩壷健太郎 ( 神戸大学 ) 流動性が高いと言われる外国為替市場実際は? 銀行間市場 ( 電子ブローカー市場 ) EBS Reuters その他 対顧客市場 銀行 FX 業者 電子取引技術の進歩は為替市場の透明性の向上 取引コストの低下 取引スピードの加速 世界の為替市場の統合をもたらした
66~ 274~600 ~26,948 ~961. ~ 66~ 69~ ~ ~53 国土技術政策総合研究所資料
ISSN 1346-7328 国総研資料第 652 号平成 23 年 9 月 国土技術政策総合研究所資料 TECHNICAL NOTE of Naional Insiue for Land and Infrasrucure Managemen No.652 Sepember 2011 航空需要予測における計量時系列分析手法の適用性に関する基礎的研究 ~ 季節変動自己回帰移動平均モデル及びベクトル誤差修正モデルの適用性
An Empirical Study of the Securities Firms' Dilemma on Financial Innovation through Diffusion of Internet Deals Yasugi Satoshi Bower, J. L., 1999, Disruptive technologies: Catching the wave,
....671-......3.Z...QXD (Page 1)
http://www.mhlw.go.jp/topics///tp- /.html , ..,,, .......... p. p. p. p. p. p. p. p. p http://bktp.org/news/. pp.- pp. -. pp. -. pp.-. COE pp.-. pp.-. pp.-. pp. -. pp.-. pp.-. ESRI Discussion
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2011 59 1 67 87 c 2011 2010 9 24 2011 1 25 1 26 unbiaseness regression unbiaseness regression 1. Kyle 1985 inicative quote Biais et al. 1999 unbiaseness regression Cao et al. 2000 Mahavan an Panchapagesan
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Working Paper Series No.131 2010 5 = transformation 1945 12 18 12 9 15 1945 12 8000 2009 1 Working Paper Series No.1292010 4 No.130 2010 4 1940 2010 1 Working Paper Series No.131 2010 5 17 12 16 1940 1944
2009 年 4 月 14 日掲載承認 IPO の過小値付け現象 新しい解釈の試み 金子 隆 IPO IPO IPO PO PO IPO IPO IPO IPO Initial Public Offering IPO Offering IPO going public
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Title IPOの過小値付け現象 : 新しい解釈の試み Sub Title A new interpretation of the IPO underpricing : inaccuracy premium hypothesis Author 金子, 隆 (Kaneko, Takashi) Publisher 慶應義塾大学出版会 Publication
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2017 65 1 87 111 c 2017 2016 7 15 12 27 2017 1 23 2015 9 Hawkes 10 Hawkes 1. HFT 2010 1 arrowhead 40% 2012 2012 2013 2014 2015 UFJ 107 0052 4 2 6 88 65 1 2017 1 2015 7 1 2015 12 29 2015 2015 1 2015 9 1
東京証券取引所グループ TOKYO STOCK EXCHANGE GROUP TSE WORKING PAPER 東証ワーキング ペーパー 2012 9 28 Vol. 01 2012 9 28 2 1 1 2 t-otsuka@tse.or.jp CFA 1 1 2007 subprime mortgage loan Bear Stearns Lehman Brothers 2009 algorithmic
MFIV となる Volatility Index Japan(VXJ) を日次で算出 公表している VIX 等と同様にTは約 1 ヶ月に設定 近似ターゲットは V t である 現行バージョンの計算方法は CBOE 方式に準じているが CSFI ではより高い精度で V t を近似する方法を研究開発中
日本版ボラティリティ インデックス VXJ の時系列特性 大阪大学金融 保険教育研究センター石田功 1 ボラティリティ インデックス 資産価格のボラティリティが デリバティイブの価格付けやヘッジ アセット アロケーション等 投資意思決定のあらゆる分野においてキーとなる重要な要素であることはいうまでもない しかしながら ボラティリティは直接観測できないため 資産価格の過去の時系列データから統計的に推定したものや
○松本委員
CIRJE-J-100 2003 11 CIRJE hp://www.e.u-okyo.ac.jp/cirje/research/03research02dp_j.hml Credi Risk Modeling Approaches 2003 11 17 Absrac This aricle originaes from a speech given by he auhor in he seminar
.T.C.Y._.E..
25 No.33 C O N T E N T S REVIEW 1 2 5 4 3 6 7 8 9 1 11 1, 1, 7,5 75 916,95 (121) 756,67 (15) 718,89 (13) 91,496 (169) 54,2 (179) 3,243 (75) 727,333 (129) 564,47 (112) 55,458 (11) 6,68,953 (18) 5,624,957
インフレの不確実性とインフレ率水準の関係
* ** Working Paper 00-0 00-863003 * ** * ** 3 4 5 96 8 ; How will we cenral bankers know when we have achieved price sabiliy? Cerainly we would deem our policies successful if we removed unproducive price-expecaion-driven
カルマンフィルターによるベータ推定（ ）
β TOPIX 1 22 β β smoothness priors (the Capital Asset Pricing Model, CAPM) CAPM 1 β β β β smoothness priors :,,. E-mail: koiti@ism.ac.jp., 104 1 TOPIX β Z i = β i Z m + α i (1) Z i Z m α i α i β i (the
IMES DISCUSSION PAPER SERIES Discuss ssion Paper No. 98-J-2 INSTITUTE FOR MONETARY AND ECONOMIC STUDIES BANK OF JAPAN 100-8630 203 IMES Discuss ssion Paper Series 98-J-2 1998 1 VaRVWAP E-mail: ohsawa@boj.co.uk
IFRS Business Model IASB 2010b, Purpose and status, a and b IASB IFRS IFRS IFRS IASB IFRS IFRS Principles-Based Standard Tweedie 2007 Tweedie 2007, p.
International Accounting Standards Board: IASB IASB 2010b IASB International Financial Reporting Standards: IFRS IFRS IFRS Tweedie 2007, p. 7 consistency AAAFASC 2011, p. 20 IFRS Business Model IASB 2010b,
29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23
29 2011 3 pp.55 86 19 1886 2 13 1 1 21 1888 1 13 2 3,500 3 5 5 50 4 1959 6 p.241 21 1 13 2 p.14 1988 p.2 21 1 15 29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23 1
日経テレコン料金表（2016年4月）
1 2 3 4 8,000 15,000 22,000 29,000 5 6 7 8 36,000 42,000 48,000 54,000 9 10 20 30 60,000 66,000 126,000 166,000 50 100 246,000 396,000 1 25 8,000 7,000 620 2150 6,000 4,000 51100 101200 3,000 1,000 201
2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226. 1893 B pp. 1 2. p. 3.
1 73 72 1 1844 11 9 1844 12 18 5 1916 1 11 72 1 73 2 1862 3 1870 2 1862 6 1873 1 3 4 3 4 7 2 3 4 5 3 5 4 2007 p. 117. 2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226.
308 ( ) p.121
307 1944 1 1920 1995 2 3 4 5 308 ( ) p.121 309 10 12 310 6 7 ( ) ( ) ( ) 50 311 p.120 p.142 ( ) ( ) p.117 p.124 p.118 312 8 p.125 313 p.121 p.122 p.126 p.128 p.156 p.119 p.122 314 p.153 9 315 p.142 p.153
戦後の補欠選挙
1 2 11 3 4, 1968, p.429., pp.140-141. 76 2005.12 20 14 5 2110 25 6 22 7 25 8 4919 9 22 10 11 12 13 58154 14 15 1447 79 2042 21 79 2243 25100 113 2211 71 113 113 29 p.85 2005.12 77 16 29 12 10 10 17 18
73 p.1 22 16 2004p.152
1987 p.80 72 73 p.1 22 16 2004p.152 281895 1930 1931 12 28 1930 10 27 12 134 74 75 10 27 47.6 1910 1925 10 10 76 10 11 12 139 p.287 p.10 11 pp.3-4 1917 p.284 77 78 10 13 10 p.6 1936 79 15 15 30 80 pp.499-501
122011pp.139174 18501933
122011pp.139174 18501933 122011 1850 3 187912 3 1850 8 1933 84 4 1871 12 1879 5 2 1 9 15 1 1 5 3 3 3 6 19 9 9 6 28 7 7 4 1140 9 4 3 5750 58 4 3 1 57 2 122011 3 4 134,500,000 4,020,000 11,600,000 5 2 678.00m
Microsoft Word - 映画『東京裁判』を観て.doc
1 2 3 4 5 6 7 1 2008. 2 2010, 3 2010. p.1 4 2008 p.202 5 2008. p.228 6 2011. 7 / 2008. pp.3-4 1 8 1 9 10 11 8 2008, p.7 9 2011. p.41 10.51 11 2009. p. 2 12 13 14 12 2008. p.4 13 2008, p.7-8 14 2008. p.126
() L () 20 1
() 25 1 10 1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 2 3 4 9308510 4432193 L () 20 1 PP 200,000 P13P14 3 0123456 12345 1234561 2 4 5 6 25 1 10 7 1 8 10 / L 10 9 10 11 () ( ) TEL 23 12 7 38 13 14 15 16 17 18 L 19 20 1000123456
IMES Discussion Paper Series 98-J
IMES DISCUSSION PAPER SERIES Discuss ssion Paper No. 98-J-1 INSTITUTE FOR MONETARY AND ECONOMIC STUDIES BANK OF JAPAN IMES Discussion Paper Series 98-J-1 1998 1 E-mail: tokiko.shimizu@boj.or.jp 1. 1.1.
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的板モデルを用いた株式市場の統計性の分析 Analysing Statistical Properties of Stock Markets Using Statistical Order-Book Model 1* 1,2 1,3 宮崎文吾和泉潔山田健太 Bungo MIYAZAKI 1, Kiyoshi IZUMI 1,2 and Kenta YAMADA 1,3 1 東京大学大学院工学系研究科
銀行手数料ビジネスの動向と経営安定性
* keiichirou.inaba@boj.or.jp ** masazumi.haori@boj.or.jp No.06-J-22 2006 12 103-8660 30 * ** * 2006 12 1990 2001 2005 2001 * BIS (Email: keiichirou.inaba@boj.or.jp) (Email: masazumi.haori@boj.or.jp) 1
低金利環境下でのフィット向上を目指した最近のイールド･カーブ･モデル群
IMES DISCUSSION PAPER SERIES 低金利環境下でのフィット向上を目指した最近のイールド カーブ モデル群 ふじわらしげあき 藤原茂章 Discussio Paper No. 7-J- INSIUE FOR MONEARY AND ECONOMIC SUDIES BANK OF JAPAN 日本銀行金融研究所 3-866 日本橋郵便局私書箱 3 号 日本銀行金融研究所が刊行している論文等はホームページからダウンロードできます
は呼値の存在を考慮していないことが多く Aï-Sahalia ad Jacod(2012) は実データで計測しているが 実証研究は重要であるものの少ない したがって 本稿では Aï-Sahalia ad Jacod(2014) が提案している方法で大阪取引所の日経平均株価を取引対象としている先物のデ
日経 225 先物と日経 225mii の切断実現ボラティリティの推定 東京経済大学経営学部教授 吉田靖 1. はじめに高頻度データにより実現ボラティリティを計測して リスク管理やオプション価格モデルに用いるための多くの研究がなされているが 実現ボラティリティの計測には マーケット マイクロストラクチャー ノイズの存在が問題となる 具体的な発生要因としては 売り気配と買い気配の間で約定価格が変動するために起きるビット
“‚‰¦‰â02„o“Ï’¬™·”R›º4
AntiCorruptionPoliciesinAsiaandthePacific, JournalofEconomicGrowth Determinants of Economic Growth: A Cross Country Empirical Study American Economic Review Institutions and EconomicDevelopment Administrative
JA2008
A1 1 10 vs 3 2 1 3 2 0 3 2 10 2 0 0 2 1 0 3 A2 3 11 vs 0 4 4 0 0 0 0 0 3 6 0 1 4 x 11 A3 5 4 vs 5 6 5 1 0 0 3 0 4 6 0 0 1 0 4 5 A4 7 11 vs 2 8 8 2 0 0 0 0 2 7 2 7 0 2 x 11 A5 9 5 vs 3 10 9 4 0 1 0 0 5
Y-...W
259 21 1 1 2003 2 1 2 1 15 22 260 56 3 2 2. 1 2. 2 2. 3 2. 4 3 3. 1 3. 2 4 2 2. 1 1965 1999 2 Brick, Frierman, and Kim 1998 Choate 1997Fischer, Heinkel, and Zechner 1989 Gilson 1997 Mauer and Triantis
トラージ, などの発注戦略やその効果, などについて説明 分析しているので, 重複を避けるため, 以下では説明を省略しているところがある 2 幾つかの基礎概念 ~ 情報と基本の注文形態 2 1 係ってくる情報とその分類幾つかの基礎概念を説明しておくことが必要になる まずは, 情報の分類である 2 1
HFT のアグレッシブな株式発注戦略とは ~ 研究展望と行動解明に向けての考察 ~ 辰巳 * 憲一 1 はじめに ~ 問題意識 HFT( 高頻度取引 ) はどのような発注戦略を取っているかについては研究は多くない 実証分析にはデータが必要になるが, それの利用が限られ, 政府機関などの研究に限られるからであろう オーストラリアで HFT は最良気配の周りに発注する傾向がある (P. 26) という報告を
わが国銀行業の将来像― 預金通貨需要からのアプローチによるマクロ的サイズの検討―
M1GDP M2M1 M1GDP M2M1 E-mail: kazuhiko.ishida@boj.or.jp E-mail: hitoshi.mio@boj.or.jp M2GDP Modigliani-Miller: MM Hoshi and Kashyap HKHK HK Quarterly Financial Report for Manufacturing, Mining and Trade
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Financial Times Financial Times International Herald Tribune Wall Street Journal Financial Times Accounting Horizons Accounting and Business Research Preliminary Views, Financial Instruments
4 ( ) NATURE SCIENCE [Battiston 16] 2008 ( ) 5 JPX [ 13] [ 15a, 15b] [ 15,Mizuta 16c] [ 15a, 15b] δt (δt =1) (δt > 1) 4 [ 09, 12] 5 [LeBaron 06,Chen 1
![4 ( ) NATURE SCIENCE [Battiston 16] 2008 ( ) 5 JPX [ 13] [ 15a, 15b] [ 15,Mizuta 16c] [ 15a, 15b] δt (δt =1) (δt > 1) 4 [ 09, 12] 5 [LeBaron 06,Chen 1](/thumbs/92/110866035.jpg "4 ( ) NATURE SCIENCE [Battiston 16] 2008 ( ) 5 JPX [ 13] [ 15a, 15b] [ 15,Mizuta 16c] [ 15a, 15b] δt (δt =1) (δt > 1) 4 [ 09, 12] 5 [LeBaron 06,Chen 1")
1 Takanobu Mizuta 2 Kiyoshi Izumi 1 SPARX Asset Management Co., Ltd. 2 School of Engineering, The University of Tokyo 1. 2000 2010 1 () ( ) [Farmer 12, Budish 15] [Budish 15] ( ) [Budish 15] : mizutata@gmail.com
本 ディスカッションペーパーの 内 容 や 意 見 は 全 て 執 筆 者 の 個 人 的 見 解 であり 金 融 庁 あるいは 金 融 研 究 センターの 公 式 見 解 を 示 すものではありません
FSA Institute Discussion Paper Series エージェントシミュレーションを 用 いた 価 格 規 制 と ネイキッド ショート セ リングの 禁 止 の 有 効 性 の 検 証 大 井 朋 子 DP 2012-5 2012 年 12 月 金 融 庁 金 融 研 究 センター Financial Research Center (FSA Institute) Financial
AC-2
AC-1 AC-2 AC-3 AC-4 AC-5 AC-6 AC-7 AC-8 AC-9 * * * AC-10 AC-11 AC-12 AC-13 AC-14 AC-15 AC-16 AC-17 AC-18 AC-19 AC-20 AC-21 AC-22 AC-23 AC-24 AC-25 AC-26 AC-27 AC-28 AC-29 AC-30 AC-31 AC-32 * * * * AC-33
エンジョイ北スポーツ
28 3 20 85132 http://www.kita-city-taikyo.or.jp 85 63 27 27 85132 http://www.kita-city-taikyo.or.jp 2 2 3 4 4 3 6 78 27, http://www.kita-city-taikyo.or.jp 85132 3 35 11 8 52 11 8 2 3 4 1 2 4 4 5 4 6 8
2. 先行研究 HFT の定義や特徴に関する研究 泉とするものが であり 売買の成立に伴って受け取るリベート ( 注 3) を収益の源泉とするものが であるとされている HFT については金融業界において明確な定義が 定められておらず 各国の規制当局がHFTの定義付けに取り組んでいる 欧州議会経済
論 文 論 文 東京証券取引所における High-Frequency Tradingの分析 保 目 １ はじめに ２ 先行研究 ３ 使用するデータおよびHFT注文の推計 坂 豪 CMA 次 ４ 実証分析 ５ 結論 High-Frequency Tradingが東証市場の価格形成および流動性に与える影響について 実証分析を行っ た HFTによる注文は 非HFTに比べて立会時間内の発注が多いこと 板に流動性を供給するメイク型の注文
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Two Marke Conjecural Equlbrum) 5 006315 All Rghs Reserved. 1 ?????????????????? 006315 All Rghs Reserved. 1 Pagano[1989] Pagano[1989] (01) K 0 = K 0 + e () E( U ) ( ~ ) ( / ) var( ~ ~ = E w1 b w1 ) where
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NAOSITE: Nagasaki University's Ac Title 先物市場における高速取引が現物市場の流動性に与える影響 Author(s) 森保, 洋 Citation 経営と経済, 95(3-4), pp.95-115; 2016 Issue Date 2016-03-25 URL http://hdl.handle.net/10069/36324 Right This document
高齢化とマクロ投資比率―国際パネルデータを用いた分析―
196 2017 * ** ** ** ** 160 2 2 JEL Classification Codes E21, E22, J11 Keywords * ESRI 28 ESRI 29 3 17 ESRI ** 115 196 Population Aging and Domestic Investment An Analysis Using International Panel Data
* % 25.7% * 21 COE
KEIO UNIVERSITY MARKET QUALITY RESEARCH ROJECT (A 21 Cenury Cener of Excellence rojec) 27 99 1.78%25.7% * Graduae School of Economic and Graduae School of Buine and Commerce, Keio Univeriy 2-15-45 Mia,
1 2003 7 2005 6 2 1 2000 2002 2003 80.052 86.7 39 26.374 3 3 2 2 8 500 8 2008 6.4 10.3% 10 2008 3 11.7 10.6 9.9 9.3 3 1998 100 1999 3 71.2 2005 2007 17.9 14.1 1989 4 20 6 4 2004 1 4 5 5 ROA ROE 5 6 60
厚生年金保険標準報酬月額保険料額表
1 1,000 円 1,000 円以上 68.87 円 137.74 円 18.5 円 18.5 円 37 円 87.37 円 87.37 円 174.74 円 2 2,000 円 2,000 円以上 3,000 円未満 137.74 275.48 37. 37. 74 174.74 174.74 349.48 3 3,000 円 3,000 円以上 4,000 円未満 206.61 413.22
厚生年金保険標準報酬月額保険料額表
1 1,000 円 1,000 円以上 70.64 円 141.28 円 18.5 円 18.5 円 37 円 89.14 円 89.14 円 178.28 円 2 2,000 円 2,000 円以上 3,000 円未満 141.28 282.56 37. 37. 74 178.28 178.28 356.56 3 3,000 円 3,000 円以上 4,000 円未満 211.92 423.84
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Vol. 2 No. 2 10 21 (Mar. 2009) 1 1 1 Effect of Overconfidencial Investor to Stock Market Behaviour Ryota Inaishi, 1 Fei Zhai 1 and Eisuke Kita 1 Recently, the behavioral finance theory has been interested
第40巻第６号【論説】山一証券の経営破綻とコーポレート・ガバナンス
40 6 2002 3 89 40 1997 11 24 20 90 40 6 40 (1) 40 30 1962 5 1964 6 30 30 1959 5.8 1961 17.6 1961 1 1960 1955 4 19 91 7 1961 1962 30 1961 1961 7 92 40 6 1965 1) (2) 1965 1962 30 1961 10 1960 62 129 86 1961
最適電源構成モデルを用いた卸電力取引市場の経済厚生の評価分析
RIETI Discussion Paper Series 07-J-044 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \
PFI
PFI 23 3 3 PFI PFI 1 1 2 3 2.1................................. 3 2.2..................... 4 2.3.......................... 5 3 7 3.1................................ 7 3.2.................................
戦間期日本企業の資金調達、資本コスト、資本構成：最適資本構成理論からみた1930年代における企業財務
1930 Modigliani and Miller [1958] 170 1930 2008 7 16 I E-mail: takashi.nanjou@boj.or.jp E-mail: cc00881@srv.cc.hit-u.ac.jp //2009.7 81 1. 1 2 M&A 3 4 1965 1969 1995 1995 1993 1 2008 2008 1985 2006 10 ROA
終身年金バイアスと厚生年金信頼度・公的年金満足度
1 2 3 2013/06/04 (1) (2) (3) JEL Classification: J26, G11 Keywords: 1 ( ) 21 2 102-0073 4-1-7 Tel: 03-3512-1854, E-mail: kitamura@nli-research.co.jp 3 102-0073 4-1-7 Tel: 03-3512-1854, E-mail: nakasima@nli-research.co.jp
POS POS JEL Classification Number: E30 Keywords: ; POS ; ; ; 18GS0101
JSPS Grants-in-Aid for Creative Scientific Research Understanding Inflation Dynamics of the Japanese Economy Working Paper Series No.27 企業出荷価格の粘着性ーアンケートと POS データに基づく分析ー 阿部修人外木暁幸渡辺努 September 22, 2008 Research