JP2010134753A

JP2010134753A - マーケットインパクト推計システム

Info

Publication number: JP2010134753A
Application number: JP2008310934A
Authority: JP
Inventors: Mitsuhiro Tsunoda; 充弘角田; Takahiro Tanaka; 隆博田中; Daiki Kato; 大輝加藤; Nobutaka Uesugi; 信孝上杉
Original assignee: Nomura Research Institute Ltd
Current assignee: Nomura Research Institute Ltd
Priority date: 2008-12-05
Filing date: 2008-12-05
Publication date: 2010-06-17
Anticipated expiration: 2028-12-05
Also published as: JP5184321B2

Abstract

【課題】市場の取引実態をより正確に反映させることにより、マーケットインパクトの推計精度を向上させる。
【解決手段】銘柄毎に市場データを格納しておく市場データ記憶部14と、市場データに基づき、銘柄毎に、計測期間内における超過需要の累積値を算出する処理、計測期間内における流動性指標の累積値を算出する処理、計測期間の開始時価及び終了時価を抽出する処理、複数の計測期間毎に、超過需要の累積値、流動性指標の累積値、開始時価及び終了時価を含む複数組のサンプルデータを生成する処理、これらに基づいて回帰分析を実行し、超過需要の回帰係数を銘柄毎に求める処理、これを回帰係数記憶部20に格納する処理を実行する回帰係数算出部18と、銘柄、取引数量、取引種別が入力された場合に、当該銘柄に対応した超過需要の回帰係数を取引数量に乗ずることにより、価格変動率を算出する価格変動率算出部22を備えたマーケットインパクト推計システム10。
【選択図】図１

Description

この発明はマーケットインパクト推計システムに係り、特に、特定銘柄について所定数の注文を発した場合に生じるマーケットインパクト（価格変動率）を事前に推計する技術に関する。

株式の売買注文を市場に対して発すると、この自らの行為に起因して価格が不利な方向に変動してしまう現象、いわゆるマーケットインパクトが生じる場合がある。このため、機関投資家のトレーダ等、大量に株式の注文を発する者にとって、市場に対して実際に注文を発するに前にマーケットインパクトを把握しておくことは極めて有益である。

このような要請に応えるため、市場における過去の取引データを分析することにより、マーケットインパクトを推計するシステムが既に提案されている。
特開２００５−７１２１２

この特許文献１に記載のマーケットインパクト推計システムの場合、市場における過去の取引データに基づいて、所定期間毎に超過需要の累積値と価格変化率の組合せからなるサンプルデータを算出し、これら複数のサンプルデータに基づいて回帰分析を行うことにより、マーケットインパクト推計用のパラメータを銘柄毎に求める。ここで「超過需要」とは、買い手主導の約定（買い約定）の出来高の合計値から、売り手主導の約定（売り約定）の出来高の合計値を減算した差を意味している。
つぎに、過去の取引データに基づいて、最良売り気配価格と最良買い気配価格との距離であるスプレッド率の平均値を、銘柄毎に求める。
最後に、市場に投入しようとしている特定銘柄の株数に上記パラメータ及び平均スプレッド率を適用することにより、マーケットインパクトの推計値を導く。

この従来のマーケットインパクト推計システムにあっては、所定期間（例えば２０日間）内における超過需要の累積値に基づいて回帰分析が行われるため、「大量の注文は時間をかけて市場に投入する」という、取引の実態を反映させた推計値を提示することが可能となる。
また、「超過需要」は上記の通り、買い約定の出来高の合計値から売り約定の出来高の合計値を減じた差を意味するため、買い圧力と売り圧力とのせめぎ合いによって価格が決定される市場の実態を、マーケットインパクトの推計にある程度反映させることに成功している。

しかしながら、このマーケットインパクト推計システムにおける超過需要は、あくまでも約定の成立した注文（成行注文及び指値注文）の数量のみが分析の対象となり、未約定の指値注文は分析の対象外となっている点で問題があった。
すなわち、実際の取引場面においては、板上の反対側（買い注文の場合には売り側／売り注文の場合には買い側）の最良気配に対する指値注文の堆積具合に応じて、自らの注文をキャンセルしたり、価格や数量を変更したりすることが行われる。また、大量の買い約定が成立しているにもかかわらず、売り側の気配に同程度の指値注文が追加されているために価格が上昇しない、といった現象も生じる。要するに、結果的に約定したか否かに関係なく、最良気配に対する指値注文数量の増減自体が買い圧力あるいは売り圧力として機能し、価格形成に大きな影響を与えることが経験則上明らかであるにも関わらず、既存のシステムにおいては回帰分析に際して最良気配に対する指値注文数量の増減情報が全く反映されていないため、予測精度の点で改善の余地が残されていた。

この発明は、このような従来の課題を解決するために案出されたものであり、マーケットインパクト推計の前提となる回帰分析に際し、最良気配に対する指値注文数量の増減を反映させることにより、市場の取引実態をより正確に反映させ、以てマーケットインパクト推計の精度を向上させることを目的としている。

上記の目的を達成するため、請求項１に記載したマーケットインパクト推計システムは、株式の銘柄毎に、少なくとも取引日時、約定価格、約定数量、売り側最良気配価格、売り側最良気配数量、買い側最良気配価格、買い側最良気配数量を含む市場データを所定期間分格納しておく市場データ記憶手段と、上記市場データに基づき、銘柄毎に、所定の計測期間内における買い約定の累積数量と売り約定の累積数量を算出し、買い約定の累積数量から売り約定の累積数量を減算することにより、当該計測期間における超過需要の累積値を算出する超過需要累積値算出手段と、上記市場データに基づき、銘柄毎に、上記計測期間内における買い側最良気配に係る指値注文の累積増減数量と売り側最良気配に係る指値注文の累積増減数量を算出し、買い側最良気配に係る指値注文の累積増減数量から売り側最良気配に係る指値注文の累積増減数量を減算することにより、当該計測期間における流動性指標の累積値を算出する流動性指標累積値算出手段と、上記市場データに基づき、銘柄毎に、上記計測期間の開始時価及び終了時価を抽出する手段と、複数の計測期間毎に、上記超過需要の累積値、流動性指標の累積値、開始時価及び終了時価を含むサンプルデータを生成する手段と、この複数組のサンプルデータに基づいて回帰分析を実行し、少なくとも超過需要の回帰係数と流動性指標の回帰係数を銘柄毎に求める手段と、少なくとも超過需要の回帰係数を銘柄に関連付けて格納しておく回帰係数記憶手段と、銘柄、取引数量、取引種別が入力された場合に、当該銘柄に対応した超過需要の回帰係数を上記取引数量に乗ずることにより、価格変動率を算出する手段を備えたことを特徴としている。

請求項２に記載したマーケットインパクト推計システムは、請求項１のシステムであって、上記超過需要累積値算出手段が、上記市場データから上記計測期間における約定数量を抽出した後、一つ前の市場データにおける売り側最良気配価格及び買い側最良気配価格に基づいて仲値を算出し、当該市場データの約定価格が上記仲値よりも高い場合には買い約定と認定し、低い場合には売り約定と認定することを特徴としている。
ここで「仲値」とは、（買い側最良気配価格＋売り側最良気配価格）÷２によって算出される値を意味する。

請求項３に記載したマーケットインパクト推計システムは、請求項１または２のシステムであって、上記流動性指標累積値算出手段が、各市場データについて、買い側最良気配価格が一つ前の市場データに比べて変化しているか否か、及び当該市場データが売り約定を含むか否か、の２つの条件の組合せにより、買い側最良気配価格に係る指値注文増減数量を認定し、売り側最良気配価格が一つ前の市場データに比べて変化しているか否か、及び当該市場データが買い約定を含むか否か、の２つの条件の組合せにより、売り側最良気配価格に係る指値注文増減数量を認定することを特徴としている。

請求項４に記載したマーケットインパクト推計システムは、請求項１〜３のシステムであって、さらに、各銘柄を所定の観点（例えば企業規模や業態の類似性）から複数の企業グループに分類した結果を示すグループ識別符号を銘柄毎に設定しておく企業グループ記憶手段と、上記回帰分析時に生成された超過需要の回帰係数の信頼度を示すt値の絶対値が所定数（例えば２）未満の場合に、上記企業グループ記憶手段を参照し、当該銘柄の属する企業グループと、同企業グループに属する他の銘柄を取得する手段と、上記回帰係数記憶手段を参照し、他の銘柄の超過需要回帰係数を取得する手段と、これら他の銘柄の超過需要回帰係数の平均値を算出する手段と、この平均値によって上記回帰係数記憶手段に格納された当該銘柄の超過需要回帰係数を置換する手段を備えたことを特徴としている。

請求項１に記載したマーケットインパクト推計システムにあっては、超過需要の回帰係数を銘柄毎に算出するに際し、買い側最良気配及び売り側最良気配に係る指値注文数量の増減情報が反映される形となる。
このため、約定の有無を問わず、最良気配における指値注文数量の増減という事実によって板上の価格形成に大きな影響が及ぶ市場の取引実態を、超過需要の回帰係数に反映させることが可能となり、結果的にマーケットインパクトの推計精度を飛躍的に向上させることができる。

請求項２に記載したマーケットインパクト推計システムによれば、限られたデータ項目のみからなる市場データに基づいて、買い約定と売り約定を的確に抽出することが可能となる。

請求項３に記載したマーケットインパクト推計システムによれば、限られたデータ項目のみからなる市場データに基づいて、買い側最良気配の増減数量及び売り側最良気配値の増減数量を有効に抽出することが可能となる。

請求項４に記載したマーケットインパクト推計システムによれば、銘柄の特性等により、超過需要の回帰係数として信頼度の低い値が得られた場合であっても、企業規模や業態などが類似する他の銘柄の回帰係数の平均値によって置き換えられるため、あらゆる銘柄について妥当なマーケットインパクトを提示することが可能となる。

図１は、この発明に係るマーケットインパクト推計システム10の全体構成を示すブロック図であり、市場データ加工部12と、市場データ記憶部14と、銘柄情報記憶部16と、回帰係数算出部18と、回帰係数記憶部20と、価格変動率算出部22とを備えている。

市場データ加工部12、回帰係数算出部18及び価格変動率算出部22は、サーバコンピュータのCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って動作することにより、実現される。
また、市場データ記憶部14、銘柄情報記憶部16及び回帰係数記憶部20は、同コンピュータのハードディスク内に設けられている。

市場データ加工部12には、通信ネットワーク24を介して証券取引所のコンピュータ26が接続されており、時々刻々と変化する市場データ（ティックデータ）がコンピュータ26から市場データ加工部12に送信される。
銘柄情報記憶部16には、株式銘柄に関する一般的な情報、例えば銘柄コード、銘柄名、発行済株式数等が予め格納されている。
価格変動率算出部22には、インターネット等の通信ネットワーク28を介して、各ユーザが操作する複数のクライアント端末30が接続される。

図２は、市場データ加工部12を介して市場データ記憶部14に格納されたデータの具体例を示すものであり、取引日付、銘柄コード、取引時刻、約定価格、約定数量、売り側最良気配価格、売り側最良気配数量、買い側最良気配価格、買い側最良気配数量のデータ項目を備えている。取引所のコンピュータ26からは、最良気配を含めた上位５つの気配に関するデータが送信されるのであるが、この実施形態においては最良気配以外のデータは不要であるため、市場データ加工部12によって除去される。

取引所のコンピュータ26からは、各銘柄の所謂「板」の状況に変更が生じる度に、その結果を示す市場データが断続的に送信される。
ここで「板」とは、図３に模式的に示すように、各価格に堆積した「売り」と「買い」の指値注文の数量分布を意味している。

この場合、板の左上に配置された各ブロックが売り側の指値注文である「売り気配」に対応しており、ブロックの面積によって注文数量の多寡が表現されている。因みに、１０１円の位置に配置された売りの指値注文が、現状で最も価格が安くて約定しやすいため、「売り側最良気配」となる。
また、板の右下に配置された各ブロックが買い側の指値注文である「買い気配」に対応しており、９９円の位置に配置された買いの指値注文が、現状で最も価格が高くて約定しやすいため、「買い側最良気配」となる。

回帰係数記憶部20には、回帰係数算出部18によって算出された各銘柄の回帰係数データ等が格納されている。以下、図４のフローチャートに従い、回帰係数算出処理の手順について説明する。
まず回帰係数算出部18は、市場データ記憶部14に格納された銘柄別の過去の市場データを所定期間分、読み込む（Ｓ10）。

つぎに回帰係数算出部18は、所定の計測期間毎に、各銘柄の超過需要の累積値を算出する（Ｓ12）。
ここで「超過需要」とは、買い手主導の約定（買い約定）数量から売り手主導の約定（売り約定）数量を引いた値を意味する。

例えば、図３の板の状態において、積極的な買い手が現れて１０１円以上の価格を設定した買いの指値注文が入った場合、「買い約定」が成立して売り側の最良気配が減少する。成行の買い注文が入った場合も同様である。
これに対し、同じ板の状態において積極的な売り手が現れ、９９円以下の売り注文あるいは成行注文を発した場合、「売り約定」が成立して買い側の最良気配が減少する。

このシステム10は、「マーケットインパクトは市場における需給の偏りによって生じる」という仮説に基づき、まず市場における銘柄毎の超過需要を把握するものとし、このために回帰係数算出部18は、市場データ記憶部14に格納された市場データの中から約定情報を取り出し、その約定価格と、時間的に一つ前の買い側最良気配価格及び売り側最良気配価格によって算出される仲値に基づいて、各約定数量を買い約定と売り約定とに振り分ける。

例えば、図２の上から３番目の市場データ(c)によれば、数量：27,000株、価格：823円の約定情報が抽出できる。つぎに、時間的に一つ前の市場データ(b)を参照すると、売り側最良気配価格が823円であり、買い側最良気配価格が822円であることから、その仲値は「（823＋822）÷２＝822.5円」と算出される。そして、約定価格の823円はこの仲値以上であることから、今回の約定は売り側で生じていることがわかり、買い手が売り側に積極的に譲歩した結果成立した「買い約定」であると判定される。
これとは反対に、約定価格が上記仲値よりも低い場合には、売り手が買い側に積極的に譲歩した「売り約定」と判定される。

回帰係数算出部18は、上記のようにして各約定情報を買い約定と売り約定とに分類し、それぞれの数量を所定の計測期間分加算していく。
図５は、この計測期間の一例を示すものであり、ここでは「２０営業日」を一計測期間として設定している。すなわち、回帰係数算出部18は、2008年10月１日〜10月24日の20営業日における買い約定の数量を加算して累積数量を求めると共に、同期間における売り約定の数量を加算して累積数量を求める。そして、買い約定の累積数量から売り約定の累積数量を減算することにより、上記計測期間における累積超過需要を求める。

つぎに回帰係数算出部18は、上記計測期間の開始日よりも一営業日ずらした10月２日から始まる20営業日を次の計測期間として設定し、上記と同様、当該期間における累積超過需要を求める。
図示は省略したが、回帰係数算出部18は過去の市場データに基づいて、累積超過需要を100個の計測期間分算出し、メモリに格納する。

つぎに回帰係数算出部18は、上記100個の計測期間毎に、流動性指標の累積値を算出する（Ｓ14）。
「流動性指標」は、最良気配に投入された指値注文の増減数量に基づいて算出される。すなわち、上記の超過需要は、あくまでも約定に至った注文の数量に立脚した概念であるが、約定の成否とは関係なく、最良気配に指値注文が投入されたという事実、あるいは一旦最良気配に投入された指値注文がキャンセルされたという事実によって、板の価格形成に変動が生じることが知られている。
このため、このシステム10においては、回帰係数算出部18によって各計測期間における流動性指標の累積値が算出される。

ただし、取引所のコンピュータ26から送信される市場データは、上記のように約定価格、約定数量、売り側最良気配価格、売り側最良気配数量、買い側最良気配価格、買い側最良気配数量等、限られた要素から構成されており、指値注文の追加やキャンセルを直接示すデータは含まれていない。
このため回帰係数算出部18は、一定の判定ロジック（判定ルール）に従い、上記の限られたデータに基づいて最良気配に対する指値注文の増減数量を推定する方式を採用している。

図６は、売り側の指値注文に関する判定ロジックを例示するものであり、「売り側最良気配価格の変化」及び「買い約定（売り側で成立した買い手主導の約定）の有無」の２つの条件の組合せにより、各市場データを５つのパターンに場合分けし、それぞれに所定の「最良気配指値注文増減数量」を認定するものである。「推定される板の状況」は、コメント文である。

まず、「売り側最良気配価格の変化」とは、時間的に一つ前の市場データに示された売り側最良気配価格との比較結果を意味し、「変化あり」、「低下」、「上昇」、「変化なし」の４種類の値が設定されている。「変化あり」とは、「低下」及び「上昇」の上位概念である。

また「買い約定の有無」は、当該市場データから売り側での約定の成立が認定できるか否かを示しており、市場データの約定数量が「０」の場合には「なし」と認定される。
また、約定数量が「０」以外の場合であっても、その約定価格と、時間的に一つ前の市場データにおける売り側最良気配価格及び買い側最良気配価格から算出される仲値とを比較し、「売り約定（買い側で成立した売り手主導の約定）」であると認定された場合には、買い約定の値として「なし」が認定される。

以下において、各パターンについて具体的に説明する。
まずNO.１には、「売り側最良気配価格の変化：変化あり（低下または上昇）」であり、「買い約定の有無：あり」の組合せに該当する場合には、最良気配以外の気配に係る情報を参照しない限り、約定による最良気配の数量変化と指値注文の追加またはキャンセルによる数量変化を区別することができないため、処理の複雑化を避ける目的から「最良気配指値注文増減数量＝０」と認定される旨が規定されている。

NO.２には、「売り側最良気配価格の変化：低下」で「買い約定の有無：なし」の組合せに該当する場合には、新しい価格への指値注文の追加とみなし、現時点における売り側最良気配数量が、そのまま指値注文の増加数量（プラスの符号）と認定される旨が規定されている。

NO.３には、「売り側最良気配価格の変化：上昇」で「買い約定の有無：なし」の組合せに該当する場合には、最良気配注文のキャンセルとみなし、前回の売り側最良気配数量が、指値注文の減少数量（マイナスの符号）と認定される旨が規定されている。

NO.４には、「売り側最良気配価格の変化：変化なし」で「買い約定の有無：あり」の組合せに該当する場合には、指値注文の増減と約定が同時に発生したものとみなし、「現時点の売り側最良気配数量−前回の売り側最良気配数量＋買い約定数量」が、売り側最良気配の増減数量として認定される旨が規定されている。

例えば、図２の市場データ(c)についてみると、売り側最良気配価格は「８２３円」であり、一つ前の市場データ(b)の売り側最良気配価格も「８２３円」であるため、「売り側最良価格の変化：変化なし」に該当する。また上記の通り、この市場データ(c)には「２７００株」の買い約定が認定される。したがって、市場データ(c)は、NO.４の判定パターンに該当することになる。
そして、「現時点の売り側最良気配数量：24,000株」、「前回の売り側最良気配数量：41,000株」、「買い約定数量：27,000株」であることから、以下の通り「10,000株」の増加が導かれる。
24,000−41,000＋27,000＝10,000

NO.５には、「売り側最良気配価格の変化：変化なし」で「買い約定の有無：なし」の組合せに該当する場合には、指値注文の増減が発生したものとみなし、「現時点の売り側最良気配数量−前回の売り側最良気配数量」が、売り側最良気配の増減数量として認定される旨が規定されている。

図７は、買い側の指値注文に関する判定ロジックを例示するものであり、「買い側最良気配価格の変化」及び「売り約定（買い側で成立した売り手主導の約定）の有無」の２つの条件の組合せにより、各市場データを５つのパターンに場合分けし、それぞれに所定の「最良気配指値注文増減数量」を認定するものである。

「買い側最良気配価格の変化」は、時間的に一つ前の市場データに示された買い側最良気配価格との比較結果を意味し、「変化あり」、「上昇」、「低下」、「変化なし」の４種類の値が設定されている。「変化あり」とは、「上昇」及び「低下」の上位概念である。

また「売り約定の有無」は、当該市場データから買い側での約定の成立が認定できるか否かを示しており、市場データの約定数量が「０」の場合には「なし」と認定される。
また、約定数量が「０」以外の場合であっても、その約定価格と、時間的に一つ前の市場データにおける売り側最良気配価格及び買い側最良気配価格から算出される仲値とを比較し、「買い約定（売り側で成立した買い手主導の約定）」であると認定された場合には、売り約定の値として「なし」が認定される。

以下において、各パターンについて具体的に説明する。
まずNO.１には、「買い側最良気配価格の変化：変化あり（上昇または低下）」で「売り約定の有無：あり」の組合せに該当する場合には、最良気配以外の気配に係る情報を参照しない限り、約定による最良気配の数量変化と指値注文の追加またはキャンセルによる数量変化を区別することができないため、処理の複雑化を避ける目的から「最良気配指値注文増減数量＝０」と認定される旨が規定されている。

NO.２には、「買い側最良気配価格の変化：上昇」で「売り約定の有無：なし」の組合せに該当する場合には、新しい価格への指値注文の追加とみなし、現時点における買い側最良気配数量が、そのまま指値注文の増加数量（プラスの符号）と認定される旨が規定されている。

NO.３には、「買い側最良気配価格の変化：低下」で「売り約定の有無：なし」の組合せに該当する場合には、最良気配注文のキャンセルとみなし、前回の買い側最良気配数量が、指値注文の減少数量（マイナスの符号）と認定される旨が規定されている。

NO.４には、「買い側最良気配価格の変化：変化なし」で「売り約定の有無：あり」の組合せに該当する場合には、指値注文の増減と約定が同時に発生したものとみなし、「現時点の買い側最良気配数量−前回の買い側最良気配数量＋売り約定数量」が、買い側最良気配の増減数量として認定される旨が規定されている。

NO.５には、「買い側最良気配価格の変化：変化なし」で「売り約定の有無：なし」の組合せに該当する場合には、指値注文の増減が発生したものとみなし、「現時点の買い側最良気配数量−前回の売り側最良気配数量」が、買い側最良気配の増減数量として認定される旨が規定されている。

回帰係数算出部18は、上記のようにして個々の市場データに基づいて売り側最良気配の増減数量及び買い側最良気配の増減数量を抽出し、これを各計測期間単位で集計する。
つぎに回帰係数算出部18は、「買い側最良気配指値注文増減数量」の累積値から「売り側最良気配指値注文増減数量」の累積値を減算することにより、計測期間毎の累積流動性指標を求める。

つぎに回帰係数算出部18は、市場データ記憶部14を参照し、上記の計測期間毎に、開始時価と終了時価を取得する（Ｓ16）。
「開始時価」とは、各計測期間の初日の前日における終値を意味する。また、「終了時価」とは、各計測期間の最終日における終値を意味する。

つぎに回帰係数算出部18は、上記超過需要の累積値、流動性指標の累積値、開始時価及び終了時価の組合せからなるサンプルデータを、計測期間毎に生成する（Ｓ18）。
回帰係数算出部18は、銘柄毎に１００個分のサンプルデータが揃うまで、上記のＳ12〜Ｓ18までの処理を繰り返す（Ｓ20）。
そして、全てのサンプルデータが揃った時点で、各サンプルデータに対して回帰計算を実行し、当該銘柄の回帰係数を求める（Ｓ22）。

具体的には、数１の右辺における「λ₁（超過需要の回帰係数）」、「λ₂（流動性指標の回帰係数）」、「μ（定数項）」が求められる。

この数１の左辺の分母「p^s」には「開始時価」が代入されると共に、分子「p^e」には「終了時価」が代入される。
また、右辺第１項の分母「V^e」には「計測期間の最終日における発行済株式数量」が代入され、分子「Δv₁」には「計測期間内の超過需要の累積値」が代入される。
さらに、右辺第２項の分母「V^e」には「計測期間の最終日における発行済株式数量」が代入され、分子「Δv₂」には「計測期間内の流動性指標の累積値」が代入される。

回帰係数算出部18は、算出された回帰係数を銘柄コードに関連付けて回帰係数記憶部20に格納する（Ｓ24）。
回帰係数算出部18は、上記Ｓ10〜Ｓ24の回帰係数算出処理を、必要とされる全銘柄について実行する（Ｓ26）。

なお、上記の数１においては、説明変数を規格化する目的で、右辺第１項の「Δv₁」及び第２項の「Δv₂」をそれぞれ「V^e」で除しているが、これを省略し、右辺第１項を「λ₁Δv₁」とし、第２項を「λ₂Δv₂」とした数式を用いることもできる。あるいは、発行済株式数以外の値を規格化の係数として採用することも当然に可能である。

上記の回帰係数の算出処理に伴って、回帰係数の信頼度を測るための値である「t値」も同時に求められ、このt値の絶対値が２以下の場合には回帰係数の補完処理が回帰係数算出部18によって実行されるのであるが、詳細は後述する。

つぎに、図８のフローチャートに従い、マーケットインパクトの算出処理について説明する。
まずユーザは、クライアント端末30から価格変動率算出部22にアクセスし、マーケットインパクト推計のリクエストを送信する。
これを受けた価格変動率算出部22は（Ｓ30）、クライアント端末30にマーケットインパクト推計用入力画面（HTMLファイル）を送信する（Ｓ32）。

この結果、図９の(a)に示すように、クライアント端末30のWebブラウザ上に、マーケットインパクト推計用入力画面40が表示される。これに対しユーザが必要な銘柄コード、取引種別（買い／売り）、取引数量を入力し、実行ボタン42をクリックすると、入力データが送信される。

この入力データを受けた価格変動率算出部22は（Ｓ34）、まず回帰係数記憶部20から対応銘柄の超過需要回帰係数を取り出す（Ｓ36）。
つぎに価格変動率算出部22は、銘柄情報記憶部16を参照し、当該銘柄の現時点における発行済株式数量を取得する（Ｓ38）。

つぎに価格変動率算出部22は、上記した数１の「λ₁」に超過需要回帰係数を代入すると共に、ユーザが入力した取引数量を超過需要として「Δv₁」に代入し、さらに「Δv₁」の分母である「V^e」に当該銘柄の発行済株式数量を代入することにより、具体的な価格変動率、すなわちマーケットインパクトを算出する（Ｓ40）。

なお、ユーザが選択した取引種別が「買い」の場合には、入力された取引数量がそのままプラスの値として「Δv₁」に代入されるのに対し、「売り」の場合にはマイナスの符号を取引数量に付加した上で、「Δv₁」に代入される。

また、マーケットインパクト推計時点における市場の流動性指標の値（最良気配に対する指値注文の増減数量）は不明であるため、数１の右辺第２項である「λ₂・Δv₂／V^e」には、便宜的に０が代入される。
このように、実際のマーケットインパクト推計時には数１の右辺第２項に対して０が代入されるとしても、回帰計算時に流動性指標に係る第２項を設けておくことにより、超過需要に対応した第１項の回帰係数「λ₁」の値に影響が及び、流動性指標を反映させることができるため、第２項を設けておく意義は十分に存在する。
また、回帰線の切片を表す定数項「μ」も、一般に有意な値とはならないため、マーケットインパクト推計時には０が代入される。

つぎに価格変動率算出部22は、この価格変動率が充填されたマーケットインパクト推計結果画面をクライアント端末30に送信する（Ｓ42）。
この結果、図９の(b)に示すように、クライアント端末30のWebブラウザ上に、具体的な価格変動率である「3.25％」が記述されたマーケットインパクト推計結果画面44が表示される。

これによりユーザは、市場に対して実際の注文を発する際に、今回の買い注文を投入することによって「3.25％」の価格上昇を招くことを事前に認識することが可能となる。
因みに、ユーザが取引種別として「売り」を選択した場合には、価格の低下を示すマイナス符号がついた価格変動率が表示されることとなる。

上記にあっては、価格変動率算出部22が市場データ加工部12及び回帰係数算出部18と同一のサーバコンピュータ内に設けられている例を示したが、この発明はこれに限定されるものではない。
例えば、専用のアプリケーションプログラムをクライアント端末30にセットアップすることにより、クライアント端末30内に価格変動率算出部22を設けることもできる。この場合、回帰係数記憶部20内の回帰係数データを、通信ネットワークあるいは記憶媒体を介してクライアント端末30に読み込ませておく。

クライアント端末30内の価格変動率算出部22は、ディスプレイに図９(a)に示したのと同様のマーケットインパクト推計用入力画面を表示させる。そして、この画面を通じてユーザが銘柄コード、取引種別、取引数量を入力すると、価格変動率算出部22は対応銘柄の超過需要回帰係数を上記の取引数量に適用して価格変動率を算出し、図９(b)に示したのと同様のマーケットインパクト推計結果画面をディスプレイに表示させる。

つぎに、図１０のフローチャートに従い、回帰係数算出部18による回帰係数の補完処理について説明する。
まず回帰係数算出部18は、回帰係数記憶部20に格納された回帰係数の算出結果、すなわち各銘柄の超過需要回帰係数「λ₁」の値と、その信頼性（有意性）を示す値である「t値」を読み込む（Ｓ50）。
この「t値」は、回帰係数算出部18によって上記の回帰計算時に同時に算出されている。

つぎに回帰係数算出部18は、各銘柄のt値の絶対値が２以上であるか否かを判定し（Ｓ52）、２以上でない銘柄については信頼性に欠けるとしてＳ54〜Ｓ60の補完処理を実行する。例えば、出来高があまりない銘柄の場合、算出された超過需要回帰係数の信頼性が低くなる傾向があり、そのままでは正確なマーケットインパクトを推計できない場合等が該当する。

この場合、回帰係数算出部18は銘柄情報記憶部16を参照し、当該銘柄の属する企業規模グループと、当該企業規模グループに属する他の銘柄名を取得する（Ｓ54）。
このシステム10においては、予め各銘柄の「発行済株式数×時価」によって算出される時価総額に応じて、銘柄を複数（例えば６つ）の企業規模グループに分類しており、そのグループの識別符号が銘柄情報記憶部16に設定されている。

つぎに回帰係数算出部18は、回帰係数記憶部20を参照し、当該銘柄と同一の企業規模グループに属する他の複数の銘柄の超過需要回帰係数を取得する（Ｓ56）。
つぎに回帰係数算出部18は、他の複数銘柄の超過需要回帰係数の平均値を算出し（Ｓ58）、この値によって回帰係数記憶部20に登録された当該銘柄の超過需要回帰係数を上書きする（Ｓ60）。
回帰係数算出部18は、Ｓ50〜Ｓ60の処理を全銘柄について実行する（Ｓ62）。

上記にあっては、各銘柄を時価総額に応じて複数の企業規模グループに分類する例を示したが、他の観点に基づいて銘柄を複数の企業グループに分類することも当然に可能である。

この発明に係るマーケットインパクト推計システムの全体構成を示すブロック図である。市場データのデータ構造例を示す図表である。気配値の分布を示した板の模式図である。回帰係数算出処理の手順を示すフローチャートである。計測期間の概念を示す模式図である。売り側の最良気配に係る指値注文増減数量の判定ルールを示す図表である。買い側の最良気配に係る指値注文増減数量の判定ルールを示す図表である。マーケットインパクト推計処理の手順を示すフローチャートである。マーケットインパクト推計時における画面構成例を示す図である。回帰係数の補完処理の手順を示すフローチャートである。

符号の説明

10 マーケットインパクト推計システム
12 市場データ加工部
14 市場データ記憶部
16 銘柄情報記憶部
18 回帰係数算出部
20 回帰係数記憶部
22 価格変動率算出部
24 通信ネットワーク
26 証券取引所のコンピュータ
28 通信ネットワーク
30 クライアント端末
40 マーケットインパクト推計用入力画面
42 実行ボタン
44 マーケットインパクト推計結果画面

Claims

株式の銘柄毎に、少なくとも取引日時、約定価格、約定数量、売り側最良気配価格、売り側最良気配数量、買い側最良気配価格、買い側最良気配数量を含む市場データを所定期間分格納しておく市場データ記憶手段と、
上記市場データに基づき、銘柄毎に、所定の計測期間内における買い約定の累積数量と売り約定の累積数量を算出し、買い約定の累積数量から売り約定の累積数量を減算することにより、当該計測期間における超過需要の累積値を算出する超過需要累積値算出手段と、
上記市場データに基づき、銘柄毎に、上記計測期間内における買い側最良気配に係る指値注文の累積増減数量と売り側最良気配に係る指値注文の累積増減数量を算出し、買い側最良気配に係る指値注文の累積増減数量から売り側最良気配に係る指値注文の累積増減数量を減算することにより、当該計測期間における流動性指標の累積値を算出する流動性指標累積値算出手段と、
上記市場データに基づき、銘柄毎に、上記計測期間の開始時価及び終了時価を抽出する手段と、
複数の計測期間毎に、上記超過需要の累積値、流動性指標の累積値、開始時価及び終了時価を含むサンプルデータを生成する手段と、
この複数組のサンプルデータに基づいて回帰分析を実行し、少なくとも超過需要の回帰係数と流動性指標の回帰係数を銘柄毎に求める手段と、
少なくとも超過需要の回帰係数を銘柄に関連付けて格納しておく回帰係数記憶手段と、
銘柄、取引数量、取引種別が入力された場合に、当該銘柄に対応した超過需要の回帰係数を上記取引数量に乗ずることにより、価格変動率を算出する手段と、
を備えたことを特徴とするマーケットインパクト推計システム。
上記超過需要累積値算出手段は、上記市場データから上記計測期間における約定数量を抽出した後、
一つ前の市場データにおける売り側最良気配価格及び買い側最良気配価格に基づいて仲値を算出し、
当該市場データの約定価格が上記仲値よりも高い場合には買い約定と認定し、低い場合には売り約定と認定することを特徴とする請求項１に記載のマーケットインパクト推計システム。
上記流動性指標累積値算出手段は、各市場データについて、買い側最良気配価格が一つ前の市場データに比べて変化しているか否か、及び当該市場データが売り約定を含むか否か、の２つの条件の組合せにより、買い側最良気配価格に係る指値注文増減数量を認定し、
売り側最良気配価格が一つ前の市場データに比べて変化しているか否か、及び当該市場データが買い約定を含むか否か、の２つの条件の組合せにより、売り側最良気配価格に係る指値注文増減数量を認定することを特徴とする請求項１または２に記載のマーケットインパクト推計システム。
各銘柄を所定の観点から複数の企業グループに分類した結果を示すグループ識別符号を銘柄毎に設定しておく企業グループ記憶手段と、
上記回帰分析時に生成された超過需要の回帰係数の信頼度を示すt値の絶対値が所定数未満の場合に、上記企業グループ記憶手段を参照し、当該銘柄の属する企業グループと、同企業グループに属する他の銘柄を取得する手段と、
上記回帰係数記憶手段を参照し、他の銘柄の超過需要回帰係数を取得する手段と、
これら他の銘柄の超過需要回帰係数の平均値を算出する手段と、
この平均値によって上記回帰係数記憶手段に格納された当該銘柄の超過需要回帰係数を置換する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のマーケットインパクト推計システム。