[論文レビュー] Modeling FX market activity around macroeconomic news: a Hawkes process approach

Marcello Rambaldi, Paris Pennesi+1 more|RePEc: Research Papers in Economics|May 23, 2014

Point processes and geometric inequalities被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、マクロ経済ニュース周辺の為替（FX）市場活動を捉えるために、二変量 Hawkes プロセスモデルを提案する。このモデルは、自己駆動的（内生的）な自己強化と、外部要因であるニュース駆動効果を組み合わせており、ニュースが取引強度に与える因果的および非因果的（発表前）効果を区別することで、特に高インパクトニュースにおいて予測精度を著しく向上させ、突然の活動の急増を捉える点で、完全に内生的なモデルを上回る。

ABSTRACT

We present a Hawkes model approach to foreign exchange market in which the high frequency price dynamics is affected by a self exciting mechanism and an exogenous component, generated by the pre-announced arrival of macroeconomic news. By focusing on time windows around the news announcement, we find that the model is able to capture the increase of trading activity after the news, both when the news has a sizeable effect on volatility and when this effect is negligible, either because the news in not important or because the announcement is in line with the forecast by analysts. We extend the model by considering non-causal effects, due to the fact that the existence of the news (but not its content) is known by the market before the announcement.

研究の動機と目的

• スケジュールされたマクロ経済ニュース周辺の高頻度FX市場活動を、点過程の枠組みでモデル化すること。
• 取引強度に寄与する内生的自己強化と外生的ニュース到着の寄与を解体すること。
• 発表前のニュース知識（非因果的効果）が、実際の発表前に市場活動に影響を与えるかどうかを調査すること。
• ニュースインパクトの因果的および非因果的成分を組み込むことで、モデルの精度を向上させること。
• ニュースイベント周辺のFX市場活動を形作る要因として、内生的要因と外生的要因の相対的な重要性を定量化すること。

提案手法

• ベースラインレート、内生的自己強化、外生的ニュース到着によって駆動される強度を持つ点過程としてFX市場活動をモデル化する。
• 内生的活動（自己強化）用と外生的ニュース効果（因果的および非因果的）用の2つのカーネルを有するHawkesプロセスを用いる。
• ニュースインパクトカーネルに発表時刻より前も活性化できるようにすることで、発表前の市場の予想を反映する非因果的効果を組み込む。
• パラメータ推定には、正のパラメータを保証するためのボックス制約を施した準ニュートン最適化ルーチンを用いた最尤推定を実施する。
• 266件のニュースイベント（EUR/USD、GBP/USD、USD/JPY）について、シミュレーションによるイベント数と実データを比較することで、モデルの妥当性を検証する。
• 最尤推定における逆ヘッシアン行列を用いて、パラメータの不確実性および信頼区間を計算する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 外生的ニュース到着を組み込むことで、完全に内生的なHawkesプロセスと比較して、FX市場活動のモデリングがどの程度改善されるか？
• RQ2 市場は公式発表の前に対象となるマクロ経済ニュースをどの程度事前に予測しているのか？この予測行動は非因果的カーネルによって捉えられるか？
• RQ3 インパクトのレベルが異なるニュース発表後の活動の急増を予測する点で、本モデルはどの程度の性能を示すか？
• RQ4 外生的カーネルが欠落している場合、発表前後における活動の推定に系統的な誤差が生じるか？
• RQ5 高頻度FXデータにおいて、内生的自己強化と外生的ニュース駆動活動を本モデルは区別できるか？

主な発見

• 因果的および非因果的カーネルを併用したモデルは、特に高インパクトニュースにおいて、完全に内生的なモデルよりも、発表後の取引活動予測において顕著に優れている。
• 高インパクトニュースでは、外生的項を含まないモデルは、発表後5分間のイベント数を系統的に低く見積もっており、急激な増加を捉えられていない。
• 非因果的カーネルは発表前の活動を効果的に捉えており、市場参加者が発表の前触れとしてのニュースの存在に反応していることが示された。
• 低インパクトニュースでは、両モデルの性能が類似しており、ニュースに市場への影響が小さい場合に外生的項が誤った効果を導入しているわけではないことが示された。
• 非常に高インパクトなニュースでは、外生的カーネルを欠いたモデルは、発表前の活動を過大推定しており、ニュース駆動の急増を内生的自己強化に帰属させ、その影響を時間的に前倒しにしている。
• 発表後5分間のシミュレートされたイベント数と実際のイベント数の比から、インパクトランクにかかわらず、完全なモデルは実データと密接に一致している一方、純粋内生的モデルは高インパクトイベントにおいて乖離している。