[論文レビュー] Endogenous versus Exogenous Crashes in Financial Markets

Anders Johansen, Didier Sornette|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2002

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 17被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、金融市場の暴落を内生的（論理的周期的パワー則の特徴を持つ投機的バブルによって引き起こされる）と外生的（外部ショックによって引き起こされる）に体系的に分類する手法を提案する。粗いスケールのドローダウン分析とLPPS検出を組み合わせることで、主要市場において25件の内生的暴落と22件の外生的暴落を特定し、大多数の大きな暴落はニュースイベントではなく市場の内部的不安定性に起因するという仮説を支持する。

ABSTRACT

We perform an extended analysis of the distribution of drawdowns in the two leading exchange markets (US dollar against the Deutsmark and against the Yen), in the major world stock markets, in the U.S. and Japanese bond market and in the gold market, by introducing the concept of ``coarse-grained drawdowns,'' which allows for a certain degree of fuzziness in the definition of cumulative losses and improves on the statistics of our previous results on the existence of ``outliers'' or ``kings.'' Then, for each identified outlier, we check whether log-periodic power law signatures (LPPS) are present and take the existence of LPPS as the qualifying signature for an endogenous crash: this is because a drawdown outlier is seen as the end of a speculative unsustainable accelerating bubble generated endogenously. In the absence of LPPS, we are able to identify what seems to have been the relevant historical event, i.e., a new piece of information of such magnitude and impact that it is seems reasonable to attribute the crash to it, in agreement with the standard view of the efficient market hypothesis. Such drawdown outliers are classified as having an exogenous origin. Globally over all the markets analyzed, we identify 49 outliers, of which 25 are classified as endogenous, 22 as exogeneous and 2 as associated with the Japanese anti-bubble. Restricting to the world market indices, we find 31 outliers, of which 19 are endogenous, 10 are exogenous and 2 are associated with the Japanese anti-bubble. The combination of the two proposed detection techniques, one for drawdown outliers and the second for LPPS, provides a novel and systematic taxonomy of crashes further subtantiating the importance of LPPS.

研究の動機と目的

• 市場の内部的ダイナミクス（内生的）による暴落と外部のニュースショック（外生的）による暴落を区別すること。
• 市場効率性の議論に応えるために、大きな暴落が市場行動から予測可能かどうか、あるいは予期せぬ出来事によって引き起こされるのかを検証すること。
• 統計的検出の強度を高めるために、極端な市場イベントの検出を改善するため、粗いスケールのドローダウンを導入すること。
• 論理的周期的パワー則の特徴（LPPS）が内生的暴落の予測的マーカーとして果たす役割を検証すること。
• 外れ値ドローダウンとLPPSの存在という二重手法による検出を用いて、暴落の体系的分類を提供すること。

提案手法

• 累積損失の定義に統計的曖昧性を許容するため、『粗いスケールのドローダウン』を導入し、従来のドローダウンよりも堅牢性を向上させる。
• 極値理論を適用してドローダウンの外れ値を特定する——市場損失の大部分と比べて顕著に大きな出来事。
• 論理的周期的パワー則の特徴（LPPS）を、内生的暴落の診断ツールとして用いる。これは、LPPSが加速する投機的バブルと関連しているという先行研究に基づく。
• 暴落の前に対応するLPPSが検出された場合に限り、暴落を内生的と分類する。それ以外の場合は、外部ショック由来と仮定し、外生的と分類する。
• 為替、株式、債券、金を含む11の金融市場を、複数の時間期間にわたり分析し、高頻度の終値を用いる。
• 統計的しきい値を用いて外れ値を定義し、LPPSフィッティングを適用して暴落前の加速的価格ダイナミクスを検出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大きな金融暴落は、その統計的性質に基づいて、より小さな市場調整と統計的に区別可能か？
• RQ2 金融市場における最大のドローダウンは、内生的バブル崩壊の特徴を示すのか、それとも外生的ショックの特徴を示すのか？
• RQ3 論理的周期的パワー則の特徴（LPPS）は、投機的バブルによって引き起こされる内生的暴落を信頼できる指標として有効か？
• RQ4 地政的要因やグローバルな連鎖的ショックといった外部ショックは、事前にLPPSが存在しない状況で、主要な市場暴落をどの程度説明できるか？
• RQ5 ドローダウン外れ値検出とLPPS分析の組み合わせは、多様な金融市場における暴落原因の分類をどの程度改善するか？

主な発見

• 世界規模で、主要金融市場において合計49件のドローダウン外れ値が特定され、そのうち25件がLPPSの存在により内生的と分類され、22件がLPPSなし（外部ショック由来）と分類された。
• 世界市場インデックスでは、合計31件の外れ値が検出された：内生的19件、外生的10件、2件は日本のバブル崩壊期に関連する。
• 1987年のドイツDAXおよび日本ナスダック指数の暴落は、LPPSが検出されなかったため、外生的と分類されたが、これはグローバルな市場連鎖的ショックの影響を受けていた。
• 米国国債市場では1984年に顕著なLPPS信号が観察されたが、暴落は発生しなかった。これは、LPPSのみでは不十分で、制度的シフトのモデル化には追加の分析が必要である可能性を示唆する。
• 香港およびロンドンの株式市場では、それぞれ8件中6件、4件中4件が内生的暴落であった。これは、強い投機的バブルダイナミクスが存在することを示している。
• 金市場および日本の国債市場では、2件の内生的、2件の外生的外れ値が観察された。これは、市場メカニズムの多様性を示している。