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1 金融庁金融研究センター FSAリサーチレビュー 第 7 号 2013 年 3 月発行 2 2 We evaluate the effectiveness of the short selling constraints by employing an agentbased simulation to model investors behavior in the stock market. We focus on two of the four regulatory measures on short- selling in Japan: uptick rule requirement and naked short-selling ban. The unique feature of our model is the stock lending and borrowing transactions between traders. The lending/borrowing fee is modeled to influence the investment decisions of the traders. We calculate the price fluctuation, the divergence of the price from the fundamental value and the price volatility for each simulated market. We evaluate robustness of the markets by giving two exogenous shocks to the markets. As a result, we find that the regulatory measures make the market more stable and robust against such abrupt shocks. On the other hand, market tends to be overvalued by the introduction of those regulatory measures. : JEL C63; G18 Makram El-Shagi tomoko.ooi@fsa.go.jp 1 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

2 [2] [3] 2 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

3 1.2 ( 1) [1] 1: [4-9] [6,7] [4,5], [6] ( ) Witte [7] 3 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

4 [4-8] [10,11] FSA 2 WEAI 10th Biennial Pacific Rim Conference Makram El-Shagi 4 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

5 2.1.1 (EP t ) [12] t P t M W MA M,t b t N(0, 1) t EP t = ap t 1 + (1 a)w MA M,t 1 + b t W MA t M M 1 1 W MA M,t 1 = MP t 1 + (M 1)P t P t M M t (EP i,t ) t 1 (P t 1 ) i t EP i,t = EP t + ϵ i,t ϵ i,t N(0, EP i,t 1 EP i,t 2 /2) t i α i,t EP i,t LP i,t T V i,t 2 i t A i,t A i,t = 1 A i,t = 1 i t EP i,t P t 1 > α i,t EP i,t P t 1 < α i,t A i,t = 1 LP s,t = EP i,t T V i,t = EP i,t P i,t 1 α i,t A i,t = 1 LP i,t = EP i,t T V i,t = EP i,t P i,t 1 α i,t (α i,t N(0, P t 1 EP i,t /3) 5 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

6 2.1.2 i n t MA i,t SD i,t t MA i,t n T V i,t 2 2 i t A i,t LP i,t T V i,t A i,t = 1 A i,t = 1 i t P t 1 > MA i,t 1 + SD i,t 1 P t 1 < MA i,t 1 SD i,t 1 A i,t = 1 LP s,t = P t 1 + β i,t T V i,t = P t 1 MA i,t 1 β i,t A i,t = 1 LP s,t = P t 1 β i,t T V i,t = P t 1 MA i,t 1 β i,t (β i,t N(0, SD i,t 1 /2), β i,t N) / FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

7 : FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

8 : 4 1. t t 2. t t + 2 4: q t P t 1 q t = q σ t 8 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

9 , q t = q + σ t σ t U(q 1, q 2 ) F i,t (1 + q t )P t 1 < α i,t P t 1 F i,t < q t P t (1 + q t )P t 1 > (MA i,t 1 + SD i,t 1 ) P t 1 MA i,t < q t P t s 1 m s 1 1 r 1 % F t = r P s 1 1, t = [s 1, s 1 + m 1] s 1 + m s 1 1 F s1 +m = ap s1 1 + (1 a)w MA M,s1 +m + b s1 +m s 2 s 2 1 r 2 % w% FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

10 (1000 ) a 0.1 M 15 q q q s r 1 80 m 20 s r 2 80 w 20 1: ( ) 10 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

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23 [3-7] 23 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

24 Alternative Uptick Rule 10% [13] 4.2 [6] 25 3 [14] ( 10 ) [3] [1] (2003) 24 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

25 [2] (2009), Vol. 47, No. 6, pp [3] (2012), No. 1 [4] (2011), 26, 1, pp [5]Yagi, I., Mizuta, T. and Izumi, K.(2010), A Study on the Effectiveness of Short- Selling Regulation in View of Regulation Period Using Artificial Markets, Evolutionary and Institutional Economics Review, Vol. 7, No. 1 pp [6] (2012) 9 [7]Witte, B.C., and Kah, C.(2010), Short Selling Constraints and their Effects on Market Efficiency: Insights from Agent-based Modeling, Eastern Economic Association Annual Conference, [8]Setzu, A. and MMarchesi, M.(2006), The Effects of Short-Selling and Margin Trading: a Simulation Analysis, Discussion paper, CiteSeerX [9]Andersen, J.V.(2005), Could Short Selling Make Financial Markets Tumble?, International Journal of Theoretical and Applied Finance, vol. 08, issue 04, pp [10] (2012) Naked Short Selling 9 [11] (2012) 24, DP [12] Tversky, A. and Kahneman, D.(1974) Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases, Science, New Series, Vol. 185, No , pp [13]U.S. Securities and Exchange Commission, SECURITIES AND EXCHANGE COM- MISSION: Amendments to Regulation SHO, 17 CFR PART 242, Release No ; File No. S , RIN 3235-AK35 25 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

26 [14] (2013) ( ( 26 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

27 金融庁金融研究センター FSAリサーチレビュー 第 7 号 2013 年 3 月発行 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 に対するコメント 明治学院大学経済学部教授 佐々木百合 近年 発達した人工知能の手法を他分野に応用する研究が盛んにおこなわれている 本稿はその人工知能の手法をファイナンスに応用して空売り規制の効果を分析しており 新規性に富み 興味深い内容となっている 具体的には 人工知能によって可能となったエージェントシミュレーション すなわち エージェント ( 経済主体 ) の行動をモデル化し 多数のエージェントの相互作用から システム全体のマクロ的な影響を明らかにしていくという方法を利用して 規制があるときとないときを比較分析しているものである この手法はすでに経済理論の検証や 経済政策の効果の検証を始め 今回のテーマである空売り規制に関しても応用実績があるが 本稿の分析は特にネイキッドショートセリングをモデル化し これが規制されることを想定していること ネイキッドショートセリング禁止と価格規制を同時に分析しているところに特徴がある 今後 より現実に近いシミュレーションが行われていく過程として 本稿の貢献は大きいといえる しかし 新しい試みであるがゆえに まだ解決されるべき問題も残されている 例えば ネイキッドショートセリング規制をモデル化するにあたり そもそもこの規制がどのような効果をもたらしているかを詳しく分析し レビューする必要がある ネイキッドショートセリング規制は 簡単にいえば 売付けの際に株の手当てがなされていない空売りを規制するものである この規制の大きな目的は 大量の空売りを制限することにあるので 本稿では主にこの規制による数量制限をモデル化している しかし 借株が取引されるレンディング市場について調べると 借株の供給が少なくなってくると いわゆる逆日歩が付くなど コストが上昇する つまり レンディング市場の需給によって借株のコストも変化しており 実は数量制限だけではなく コストが需給で動くことによって取引量が影響されているのである 1 よって より現実に近づけるためには 借株のコストが需給を反映するようにモデル化することが期待される 1 レンディング市場の分析については例えば宇野他 (2009) がある 27 FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

28 もちろん シミュレーションにつきものである問題として モデルがシンプルすぎれば現実と乖離してしまうが 複雑すればいいというものでもない ということがある 現実に近づけようと様々な条件をモデルに盛り込んでも それらの条件の相互の関係や 各条件の効き方の強弱までを再現するのは難しく 結果としてモデルが現実からかえって離れてしまったり どの条件が結果に効いているかを見極めることができなったりする しかしそれだからこそ 如何に重要な要素だけを選定していくか 結果として現実との乖離が少なくなっているかどうか という点について 先行文献を参考に 経済学的 あるいはマーケットや社会全体からみて慎重に吟味していくことが重要となる 本稿についても ネイキッドショートセリング規制や価格規制そのものについての効果や経済学的 社会的な意味についての文献サーベイがもっとなされて モデルの条件の根拠が明らかにされるとより説得的な論文になるのではないかと感じた なお 本稿では当初 期待価格 を ファンダメンタルバリュー アービトラージャー を ファンダメンタリスト と表記していたが ファンダメンタルという用語は経済学における経済のファンダメンタルズを想像させるものであり 誤解を招く恐れがあるとの編集委員会によるコメントを受け修正された この修正により 本稿の内容がより明確に伝わるようになったことは評価できる 参考文献宇野淳, 梅野淳也, 室井理沙 (2009) 日本株レンディング市場の実証分析- 株券貸借モデルによる空売り規制効果の測定 - 証券アナリストジャーナル Vol. 47, No. 6, pp 八木勲, 水田孝信, 和泉潔 (2011) 人工市場を利用した空売り規制が与える株式市場への影響分析 人工知能学会誌, 26 巻, 1 号, pp FSAリサーチレビュー第 7 号 Article

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