025-11 の履歴の現在との差分(No.0)

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[[第25回研究会>025]]

* 解釈性を持つマクロファクター構成手法 [#v73c5f42]

** 著者 [#tb0b2d80]
野間修平, 中川慧, 伊藤彰朗(野村アセットマネジメント)

**概要 [#ff175187]
資産配分の文脈において，各資産の価格変動を横断的に説明する共通因子を構成し，これを介して資産配分を決定するアプローチが注目されている．このような価格変動の共通因子はリスクファクターと呼ばれ，特にマクロ経済の観点から解釈されたリスクファクターをマクロファクターと呼ぶ．マクロファクターの構成手法として主成分分析が広く用いられている．しかし，主成分分析を用いたマクロファクターの構成には次に掲げる二つの問題点が存在する．一点目は，マクロファクターの解釈困難性である．主成分分析を用いて構成されたマクロファクターのローディングは各アセットクラス内で正負が入り混じる複雑な形状となるため，一般にマクロファクターに対して解釈を与えるのは困難である．二点目は，主成分分析の不定性である．主成分分析によって構成されるマクロファクターはその順序とローディングの符号に関して不定性が存在する．一定期間ごとにマクロファクターを構成し続ける実務的な設定では，異なるサンプルから構成されたマクロファクターの組に対してその順序とロ－ディングの符号を定め，適切なマッチングを施す必要がある．
　本研究は上に掲げた二つの問題点を解決する統計的手法及び最適化手法を提案し，人工データ及びマルチアセット市場データを用いた実験によりその有効性を確認する．本研究の貢献は次の二点である．一点目は，比較的少数の資産にのみローディングを持つようなマクロファクターを構成する因子分析手法を提案する．この手法は上述の主成分分析によって構成されるマクロファクターの解釈困難性を解決する．二点目は，異なるサンプルから構成されたマクロファクターの組に対してその順序とロ－ディングの符号を定め，適切なマッチングを施す最適化手法を提案する．この最適化手法は上述の主成分分析の不定性を解決する．

**キーワード [#i9b5bb9a]
ファクターモデル, マルチアセット, 主成分分析, 正則化, Procrustes解析, 割当問題

**論文 [#ib2c058f]

//(10月7日以降に公表いたします)
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