氏名

ヤマモト リュウイチ

山本 竜市

職名

教授

所属

(政治経済学部)

連絡先

URL等

WebページURL

http://www.f.waseda.jp/ryuichi/

研究者番号
50721958

本属以外の学内所属

兼担

政治経済学術院(大学院経済学研究科)

学内研究所等

社会シミュレーション研究所

研究所員 2016年-2018年

社会シミュレーション研究所

研究所員 2018年-

学歴・学位

学位

博士

研究分野

キーワード

ファイナンス、エージェントベースファイナンス、マーケットマイクロストラクチャー

論文

Dynamic predictor selection and order splitting in a limit order market

Ryuichi Yamamoto

Macroeconomic Dynamics(forthcoming)2017年-

Trading profitability from Learning and adaptation on the Tokyo Stock Exchange

Ryuichi Yamamoto

Quantitative Finance16p.969 - 9962016年-

An empirical analysis of non-execution and picking-off risks on the Tokyo Stock Exchange

Ryuichi Yamamoto

Journal of Empirical Finance29p.369 - 3832014年-

Strategy switching in the Japanese stock market

Ryuichi Yamamoto and Hideaki Hirata

Journal of Economic Dynamics and Control37p.2010 - 20222013年-

Intraday technical analysis of individual stocks on the Tokyo Stock Exchange

Ryuichi Yamamoto

Journal of Banking and Finance36p.3033 - 30472012年-

Belief changes and expectation heterogeneity in buy- and sell-side professionals in the Japanese stock market

Ryuichi Yamamoto and Hideaki Hirata

Pacific-Basin Finance Journal20p.723 - 7442012年-

Order aggressiveness, pre-trade transparency, and long memory in an order driven market

Ryuichi Yamamoto

Journal of Economic Dynamics and Control35p.1938 - 19632011年-

Volatility clustering and herding agents: Does it matter what they observe?

Ryuichi Yamamoto

Journal of Economic Interaction and Coordination6p.41 - 592011年-

Order-splitting and long-memory in an order-driven market

Ryuichi Yamamoto and Blake LeBaron

European Physical Journal B75p.51 - 572010年-

Asymmetric volatility, volatility clustering, and herding agents with a borrowing constraint

Ryuichi Yamamoto

Physica A389p.1208 - 12142010年-

The Impact of Imitation on Long-Memory in an Order-Driven Market

Blake LeBaron and Ryuichi Yamamoto

Eastern Economic Journal34p.504 - 5172008年-

Long-Memory in an Order-Driven Market

Blake LeBaron and Ryuichi Yamamoto

Physica A383p.85 - 892007年-

What Causes Persistence of Stock Return Volatility? One Possible Explanation with an Artificial Stock Market

Ryuichi Yamamoto

New Mathematics and Natural Computation2p.261 - 2702006年-

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:

日本の金融市場における投資部門別の戦略の切り替え・切り替え頻度の実証分析

2015年-0月-2018年-0月

配分額:¥4550000

研究種別:

経済実験を用いた高頻度トレーダーに対する規制の研究

2019年-0月-2024年-0月

配分額:¥16900000

学内研究制度

特定課題研究

日本の株式市場における投資部門別の戦略の切り替え・切り替え頻度の実証分析

2013年度

研究成果概要:   本研究では日本の株式市場における投資家の期待形成メカニズムと、期待と株価変動の関係をエージェントベース理論をもとに明らかにする。市場構造分析の経済理論として注目を集めるエージェントベース理論モデルでは株価が大きく変動する理由...   本研究では日本の株式市場における投資家の期待形成メカニズムと、期待と株価変動の関係をエージェントベース理論をもとに明らかにする。市場構造分析の経済理論として注目を集めるエージェントベース理論モデルでは株価が大きく変動する理由として、投資家の予測がいくつもの投資戦略から選ばれる形で形成され、投資家は選ぶ戦略を時間を通じて変えていることに注目する。特に注目すべき点は、多くの投資家の期待が主に価格のトレンドに沿って形成される場合は、株価は短期的にはバブルや暴落などに見られる不安定な動きをする点である。しかし、一方で日本の投資家が期待を形成する際「戦略の切り替え」を行なっているか否か、そしてこの「戦略の切替え」が実証的に見て日本の株価変動の要因であるか否かを明らかにした実証論文は極めて少ない。さらには、戦略を切り替えて株価変動に影響を与えている投資家の属性を特定している先行研究、そして戦略の切替頻度を実証的に特定した研究は過去見当たらない。私は、東京証券取引所が発行している「投資部門別の売買状況」のデータを用いこの研究を行っている。分析している投資家のタイプは1)海外投資家、2)証券会社、3)投資信託、4)事業法人、5)生・損保、6)都銀・地銀、7)信託銀行である。またデータは月次であり、データを四半期毎に集約することにより、戦略の切り替えの頻度が月次か四半期毎か実証的に検証した。検証した戦略はファンダメンタル戦略とトレンドフォロイング戦略である。ファンダメンタル戦略とは、企業の純利益や配当金などの代理変数で測られる企業の根源的価値の周りを株価は推移すると予測する戦略であり、トレンドフォロイング戦略とは過去の価格情報をもとに期待を形成する戦略である。   助成を受けた10月より本格的にこの研究に取り組み、実証結果が出た後、論文の初稿を書き上げた。得られた結果は以下の通りである。第一に、分析した投資家の戦略の切替を特徴付けるパラメータが統計的に有意である結果が得られた。つまり現実の投資家は投資戦略を時間を通じて切り替えているのである。第二に、信託銀行は一ヶ月より3ヶ月ごとに戦略を切り替え、その他のタイプは一ヶ月ごと戦略を切り替える傾向が強い。第三に、戦略を切り替えても必ずしも利益を上げられるとは限らない、という結果が得られた。

日本の株式市場における投資部門別の戦略の切り替え・切り替え頻度の実証分析

2014年度

研究成果概要:本研究では投資家の資産価格予測がいくつもの戦略から選ばれる形で形成され、選ぶ戦略を時間を通じて変えるという「戦略の切替え」に関する実証研究を行った。東京証券取引所が発行している「投資部門別の売買状況」のデータを用い以下の結果を得た...本研究では投資家の資産価格予測がいくつもの戦略から選ばれる形で形成され、選ぶ戦略を時間を通じて変えるという「戦略の切替え」に関する実証研究を行った。東京証券取引所が発行している「投資部門別の売買状況」のデータを用い以下の結果を得た。第一に、分析した投資家の戦略の切替を特徴付けるパラメータが統計的に有意である結果が得られた。つまり現実の投資家は投資戦略を時間を通じて切り替えている。第二に、信託銀行は一ヶ月より3ヶ月ごとに戦略を切り替え、その他のタイプは一ヶ月ごと戦略を切り替える傾向が強い。以上の結果を2014年6月にノルウェーで行われた第20回CEFという国際学会で発表した。

投資家の群集行動と株式市場のファットテール現象

2018年度

研究成果概要:本研究は経済実験を包括的に行うことで株価暴落の発生原因を投資家の群衆行動に注目し解明する。特に高頻度トレーダーが持つ1)information advantage、2)取引speed advantage、3)複数の取引システムの価...本研究は経済実験を包括的に行うことで株価暴落の発生原因を投資家の群衆行動に注目し解明する。特に高頻度トレーダーが持つ1)information advantage、2)取引speed advantage、3)複数の取引システムの価格情報を一度に観察し最も利益性の高いシステムを選んで取引できるというlocational advantageの3つの規制可能な優位性に注目し、繰り返しの実験によりadvantageごとに群衆行動、そして群衆行動から暴落が起こる条件、発生しない条件を特定する。そして3つの優位性に対する規制の効果を数量的に把握し、事前的・事後的にも政策効果の評価が可能な理論モデルを構築し、高頻度取引に対して採るべき政策を世界中の研究者そして市場安定化政策を考える政策立案者に対し提示する。

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
基礎演習 23政治経済学部2019秋学期
基礎演習 56政治経済学部2019春学期
アカデミックリテラシー演習(ファイナンス) 01政治経済学部2019秋学期
ファイナンス 01政治経済学部2019秋学期
経済学演習論文 (山本竜市)政治経済学部2019春学期
経済学演習論文 (山本竜市)政治経済学部2019秋学期
Finance 01政治経済学部2019春学期
Finance(Yamamoto, R)大学院経済学研究科2019秋学期
ファイナンス研究指導A(山本竜市)大学院経済学研究科2019春学期
ファイナンス研究指導(演習)A(山本竜市)大学院経済学研究科2019春学期