2002年度森泰吉郎記念研究振興資金 研究者育成費（修士・博士）
マルチエージェントモデルによる証券市場の価格変動分析
政策メディア科1年 広兼 賢治
概要
今年度より、マルチ-エージェントによる分析方法の具体化に取り組んでいるが 今学期は分析する上での具体的なシミュレーション状況を決めた。
研究目的
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ある証券の価格に対して起こり得たシナリオを分析することで、市場が認識している基本価格とそのリスクを数値的に表す
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ある期間（本研究では90年-02年）の基本価格とリスクの変容を数値的に表す
証券市場の仕組み
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証券市場には様々な投資家（エージェント）が存在する
l 個人投資家
l 生命保険、損害保険
l 証券会社
l 投資信託
l 企業
l 外国人投資家
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それぞれの投資家は異なる状況で証券投資を行っている
l 長期的運用タイプ
l 短期的運用タイプ
証券市場の仕組み
手法
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解析的手法（確率過程に基づく強い前提を必要とする）
S（証券価格変動）＝時間的変動要因＋ノイズ（ランダムウォーク）などにわけて、数理理論から微分方程式を解く
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統計的手法ー計量経済学ー（大雑把な分析しかできない）
Y＝aX+bX2+cX3 など
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コンピュテーショナルファイナンス（シミュレーションにより値を算出）
解析解の出ない微分方程式を対数の法則を使いシミュレーションにより算出する。
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マルチエージェント（多数の投資家を造りシミュレーション）
投資家が投資を行う場合、ある証券の価格を予想する（期待値）、投資家には将来の価格が確実に分かっているわけではないため、自分の持っている情報から期待価格を算出する。
シミュレーション例
シミュレーションとの比較
本研究のアプローチ
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本研究においては予想は行わない。そのため、これまで起きた株価のプロセスを分析することが研究課題となる。
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株価の要因を、新しい情報によるものの変化と、内部的な変化にわける
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過去のデータを使用するために、9月11日の事件が起きた際に、株価の上昇確率を事前に変化させる
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株価の期待価格を、これまで起きた株価の分布から確率的に予想する
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マーケット構造も実装する。
シミュレーション設定
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各エージェントの比率を東京証券取引所の、各投資家比率に従って作る
長期的運用タイプと、短期的運用タイプに投資家をわける。
個人投資家２０％
外国人投資家３０％
金融機関４０％などと設定
各エージェントの比率を東京証券取引所の、各投資家比率に従って作る
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本研究の手法の利点と欠点
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各投資家のリスク回避度（リスクの好む幅）を測定可能
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投資家の嗜好が証券価格に与える影響（価格プレミアム）を測定
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ある一定の投資関数を仮定する必要性
シミュレーションパターン
ー投資家の嗜好リスクの分析ー
・200人ほどの投資家（エージェント）を造り、ランダムにリスク回避度を
振り分ける
・関数により次の期ｓの証券価格を算出する
・マッチングする投資家を算出して価格を推計する
・繰り返す
ーリスク回避度の推計ー
・200人ほどの投資家（エージェント）を造り、ランダムにリスク回避度を
振り分ける
・関数により次の期の証券価格を算出する
・実際に取引が行われた価格を参照して、それに適する価格でマッチング
・その投資家のリスク回避度を測定
・これを繰り返す
この場合、実際に起きた株価に対してパラメーターを推計するために、ある最適化理論を適応する。（遺伝子アルゴリズムにより株価に対する最適なパラメーターを算出する）
実装方法
現在別プロジェクトで進行しているBoxed Economy Project
で、社会の「エージェントベースモデリング」を行うための基本的な枠組みと、それをコンピュータ上でシミュレートするためのプラットフォームを構築している。エージェントベース経済モデルのシミュレーション研究を支援するためのプラットフォームとして「Boxed Economy Simulation Platform」(BESP) を開発・提案している。BESP は、エージェントベース経済モデルのシミュレーションを作成・実行・分析するためのプラットフォームであり、以下の仕組みを提供している。
以降はそこで開発されたプラットフォームを使用して今年の春に実装を行い、学会発表を行う予定である。