ディスカッションペーパー
ディスカッションペーパーとは
金融研究センターにおける「ディスカッションペーパー（DP）」とは、当センター所属の研究官等が、研究成果を取りまとめたものです。随時掲載しますので、ご高覧いただき、幅広くコメントを歓迎します。
なお、DPの内容はすべ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。
２９年度ディスカッションペーパー
（「ファイル」をクリックして本文を、「題名」をクリックして要旨を閲覧することができます。）
ディスカッションペーパー要旨
DP2017-3
「予防的な金融政策（lean-against-the-wind policy）にかかる最近の議論のサーベイ」
砂川 武貴 元金融研究センター特別研究員
（神戸大学社会システムイノベーションセンター特命准教授）
金融危機後、これまで金融政策の主要な目的と考えられてきた物価の安定が、金融システムの安定のための十分条件ではなく、金融システムの不安定化が、経済に対するショックを増幅するような負のフィードバックを通じて、物価の安定も毀損しうることが各国の政策当局によって認識されてきた。こうした状況下で、政策当局は、金融政策のリスクテイキングチャネルを通じて、低金利下での金融システムの脆弱性と、名目金利の引き上げによるインフレや実体経済の落ち込みの間のトレードオフに直面する。本稿では、金融システムの脆弱性に配慮した予防的な金融政策（lean-against-the-wind policy）について、最近の議論を中心に整理を行う。金融監督当局がマクロプルーデンス政策を行う際にも、こうした整理は有用であると思われる。
キーワード： 予防的な金融政策、リスクテイキングチャネル、マクロプルーデンス
DP2017-2
「与信集中リスク管理の高度化に向けた研究」
室町 幸雄 元金融研究センター特別研究員
（首都大学東京都市教養学部教授）
本稿では金融機関の与信ポートフォリオに内在する集中リスクについて検討する。近年、個別銀行の与信ポートフォリオにおける集中リスクをHHI（Herfindahl-Hirschman Index）を用いて評価しようとする動きが見られるが、そこには多くの問題点があることを指摘し、代わりにリスク寄与度（risk contribution）に基づく視点からポートフォリオの最適性について考察し、最適ポートフォリオであるための必要条件を導出する。これらの議論は任意のポートフォリオに対して適用可能であり、例えば、日本の金融機関が直面する(i)貸出、(ii) 国債投資、(iii) 国内有価証券投資、(iv) 海外有価証券投資等にどのように資金配分をすることが望ましいかという問題に対しても一つの方向性を与えるものである。また、分析対象は金融機関が保有するポートフォリオ全体でも、国内株式や債券など一部のサブ・ポートフォリオでも構わないので、資産クラスごとに議論を行うこともできる。さらに、導出した必要条件をもとにHHI の代替となる幾つかの指標を考案し、簡単な数値例により、HHI および提案指標のポートフォリオの最適性指標としての妥当性を検討する。結果として、提案された指標は必ずしも適切とは言えなかったが、HHI もまた適切な指標ではないことが示された。
キーワード：与信ポートフォリオ，集中リスク，HHI，最適ポートフォリオ，リスク寄与度
DP2017-1
「Trading and Ordering Patterns of Market Participants in High Frequency Trading Environment -Empirical Study in the Japanese Stock Market-」
斎藤 大河 元金融庁金融研究センター研究官
（東京大学大学院経済学研究科講師）
足立 高徳 立命館大学BKC社系研究機構客員教授
中妻 照雄 慶應義塾大学経済学部教授
高橋 明彦 東京大学大学院経済学研究科教授
津田 博史 同志社大学理工学部数理システム学科教授
吉野 直行 金融庁金融研究センター顧問
（慶應義塾大学名誉教授、アジア開発銀行研究所所長）
本研究では東京証券取引所における取引参加者の発注・約定パターンを、日本取引所グループより提供された株式の発注データを調べることにより分析する。
初めに東京証券取引所の取引システムにおける仮想サーバーを、キャンセル率、約定率、後場明け直後の約定数、オーダー一件当たりの注文金額により4タイプ（サーバータイプA、B、C、D）に分類する。
次に2015年3月末における取引量が多い上位10銘柄について、取引時間を10秒間毎に分割した上で、その10秒間を4局面 (株価の大幅下落、小幅下落、小幅上昇、大幅上昇) に分類し、これらの4局面におけるサーバータイプ毎の発注・約定のパターンを調べる。
最後に、2015年7、８、9月において、日経平均株価の大幅な下落からの急反転がみられた局面において、各サーバータイプの約定シェアを調べる。
キーワード： High frequency trading, Trading and ordering patterns, Japanese stock market
コンテンツの利用について
サイトマップ
