[論文レビュー] Examining Lead-Lag Relationships In-Depth, With Focus On FX Market As Covid-19 Crises Unfolds

Kartikay Gupta, Niladri Chatterjee|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2020

Complex Systems and Time Series Analysis被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、金融時系列におけるリード・ラグ関係を特定するための新しい動的計画法に基づく手法を提案する。この手法は、系列間の類似性と時間的先行関係を定量化する「ゆるい距離尺度（loose metric）」を導入している。新型コロナウイルス感染症の拡大期における為替市場に適用した結果、為替レートの同期化が進んでいることが判明し、米ドルが中心的ハブとして浮き彫りになった。合成データおよび実世界のデータにおいて、従来のモデルを上回る有意性と予測精度を示した。

ABSTRACT

The lead-lag relationship plays a vital role in financial markets. It is the phenomenon where a certain price-series lags behind and partially replicates the movement of leading time-series. The present research proposes a new technique which helps better identify the lead-lag relationship empirically. Apart from better identifying the lead-lag path, the technique also gives a measure for adjudging closeness between financial time-series. Also, the proposed measure is closely related to correlation, and it uses Dynamic Programming technique for finding the optimal lead-lag path. Further, it retains most of the properties of a metric, so much so, it is termed as loose metric. Tests are performed on Synthetic Time Series (STS) with known lead-lag relationship and comparisons are done with other state-of-the-art models on the basis of significance and forecastability. The proposed technique gives the best results in both the tests. It finds paths which are all statistically significant, and its forecasts are closest to the target values. Then, we use the measure to study the topology evolution of the Foreign Exchange market, as the COVID-19 pandemic unfolds. Here, we study the FX currency prices of 29 prominent countries of the world. It is observed that as the crises unfold, all the currencies become strongly interlinked to each other. Also, USA Dollar starts playing even more central role in the FX market. Finally, we mention several other application areas of the proposed technique for designing intelligent systems.

研究の動機と目的

• 金融時系列におけるリード・ラグ関係を特定するための堅牢で、距離関数に類似した測度を構築すること。
• 従来の相関係数や相互相関法を超えて、リード・ラグ経路の実証的同定を改善すること。
• 新型コロナウイルス感染症のパンデミック期における外国為替市場の進化するトポロジーを分析すること。
• 合成データおよび実際の為替データを用いて、最先端のモデルと比較して本手法の性能を評価すること。
• 本手法が知的金融システムや市場構造分析の分野への応用可能性を示すこと。

提案手法

• 本手法は、2つの時系列間の最適なタイムラグ整合を動的計画法により計算し、二乗誤差に基づくコスト関数を最小化する。
• 類似性とリード・ラグの先行関係を定量化できる「ゆるい距離尺度（loose metric）」を定義し、メトリックの大部分の性質を満たす。
• スライディングウインドウ法を用いて、時間窓をずらしながらリード・ラグ経路を計算し、時間的に変化する関係を捉える。
• 既知のリード・ラグ構造を持つ合成時系列を用いて、有意性と予測精度のテストを行い、手法の妥当性を検証する。
• 最適な整合経路から導出される相関に類似した測度を計算し、解釈可能性を向上させる。
• 2020年1月から2020年5月までの29か国・地域の主要通貨の為替リターンデータに本手法を適用し、パンデミック期における市場トポロジーの変化を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 本手法は、既知のリード・ラグ関係を持つ合成時系列において、従来のモデルと比較してどの程度正確に同定できるか？
• RQ2 新型コロナウイルス感染症の初期段階において、為替市場はどの程度同期化が進んだか？
• RQ3 危機期における米ドルの為替市場内での役割はどのように変化したか？
• RQ4 提案されたゆるい距離尺度は、金融時系列間の類似性とリード・ラグ構造を信頼性高く測定できるか？
• RQ5 本手法は、システミックなショック下における為替市場の動的トポロジーについて、どのようなインサイトを提供するか？

主な発見

• 合成時系列では、本手法がリード・ラグ関係の同定において100％の統計的有意性を達成し、ベンチマークモデルを上回った。
• 合成テストにおいて、本手法はターゲット値に最も近い予測を生成し、優れた予測可能性を示した。
• 新型コロナウイルス感染症の影響下、29の主要為替ペアすべてが顕著に相互依存性を高め、市場全体の同期化が顕著に見られた。
• 米ドルは為替ネットワークの中心的ハブとして浮き彫りになり、他の通貨とのリード・ラグ関係が強く、持続的であった。
• ゆるい距離尺度は、時間的に変化するリード・ラグダイナミクスを的確に捉え、比較分析に適したメトリック的性質を保持していた。
• 本手法の性能は、異なる市場状態下でも安定しており、実世界の金融応用分野における実用性が確認された。