[論文レビュー] Dynamical Clustering of Exchange Rates

Daniel J. Fenn, Mason A. Porter+5 more|RePEc: Research Papers in Economics|May 29, 2009

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 2被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、為替（FX）市場を時間的に変化する為替レートのネットワークとしてモデル化し、エッジが動的相関を表すネットワーク科学的手法を適用する。このネットワークにおけるコミュニティ検出を用いて、為替レートの機能的役割が時間とともにどのように変化するかを明らかにし、特に2007–2008年の金融危機期における支配通貨や構造的変化を特定する。また、最適化手法にかかわらず一貫した結果が得られることを示している。

ABSTRACT

We use techniques from network science to study correlations in the foreign exchange (FX) market over the period 1991--2008. We consider an FX market network in which each node represents an exchange rate and each weighted edge represents a time-dependent correlation between the rates. To provide insights into the clustering of the exchange rate time series, we investigate dynamic communities in the network. We show that there is a relationship between an exchange rate's functional role within the market and its position within its community and use a node-centric community analysis to track the time dynamics of this role. This reveals which exchange rates dominate the market at particular times and also identifies exchange rates that experienced significant changes in market role. We also use the community dynamics to uncover major structural changes that occurred in the FX market. Our techniques are general and will be similarly useful for investigating correlations in other markets.

研究の動機と目的

• ネットワーク科学的手法を用いて為替レートの動的クラスタリングを理解すること。
• 進化する市場コミュニティ内における個々の為替レートの機能的役割を特定すること。
• 金融イベントと関連する為替市場ネットワークの主要な構造的変化を同定すること。
• 異なる最適化アルゴリズムを用いたコミュニティ検出結果の妥当性を検証すること。

提案手法

• 各ノードを為替レートとし、エッジが2つの為替レート間の時間依存相関を符号化する重み付きネットワークを構築する。
• 動的コミュニティ検出を適用し、密接に相関する為替レートの時間的変化を伴うグループを同定する。
• ノード中心の分析を用いて、各為替レートがそのコミュニティ内で果たす役割（例：中心 vs. 縁）を追跡する。
• グリーディおよびシミュレーテッド・アニーリングの両アルゴリズムを用いてコミュニティ構造を最適化し、結果の整合性を比較する。
• （z^b, z^y）座標系を用いて、コミュニティ構成およびノードの役割の時間的変化を可視化および定量的に分析する。
• コミュニティの中心性、サイズ、整合性、自己相関との関係を分析し、市場ダイナミクスを解釈する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FX市場ネットワーク内において、個々の為替レートの機能的役割は時間とともにどのように変化するか？
• RQ2 どの為替レートが異なる時系列で市場を支配しており、その役割はどのように変化するか？
• RQ3 主要な金融イベントに対応する為替市場ネットワークの構造的変化は何か？
• RQ4 最適化アルゴリズムの選択にかかわらず、検出されたコミュニティ構造および役割ダイナミクスはどの程度頑健か？
• RQ5 コミュニティダイナミクスから、2007–2008年の為替取引行動の変化、特にキャリートレードの動向についてどのような洞察が得られるか？

主な発見

• コミュニティの中心に位置する為替レートは、グループ内での影響力が強く、縁に位置するレートは情報伝達の重要な役割を果たす。
• ノードの位置が（z^b, z^y）平面上で平均して0.08の変化（z^b方向）および0.09の変化（z^y方向）を示しており、時間経過によるわずかだが意味のある役割の変化が確認された。
• グリーディおよびシミュレーテッド・アニーリングの両アルゴリズムがほぼ同一のコミュニティダイナミクスおよび役割の進化パターンを生成したため、結果の頑健性が確認された。
• 本研究では、2007–2008年の信用危機および liqudity 危機に起因する為替市場の主要な構造的変化を成功裏に同定した。
• コミュニティ再編の結果、2007–2008年の危機期にキャリートレードの普及が顕著に明らかになったが、その影響を直接受けていない通貨に対しても同様の傾向が見られた。
• 本手法は一般化可能であり、為替レート以外の多次元財務時系列に対しても適用可能である。