[論文レビュー] Trade uncertainty impact on stock-bond correlations: Insights from conditional correlation models

Demetrio Lacava, Edoardo Otranto|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2026

Market Dynamics and Volatility被引用数 0

ひとこと要約

要約：本論文は、貿易政策不確実性（TPU）と政治体制が米国における株式と債券の時変共分散/相関にどのように影響するかをモデル化し、TPUと大統領周期がインサンプル適合とアウトオブサンプル予測を改善すること、最も強力な性能はTPUと政治的効果を組み込んだDCCモデルから得られることを示す。

ABSTRACT

This paper investigates the impact of Trade Policy Uncertainty (TPU) on stock-bond correlation dynamics in the United States. Using daily data on major U.S. stock indices and the 10-year Treasury bond from 2015 to 2025, we estimate correlation within a two-step GARCH-based framework, relying on multivariate specifications, including Constant Conditional Correlation (CCC), Smooth Transition Conditional Correlation (STCC), and Dynamic Conditional Correlation (DCC) models. We extend these frameworks by incorporating TPU index and a presidential dummy to capture effects of trade uncertainty and government cycles. The findings show that constant correlation models are strongly rejected in favor of time-varying specifications. Both STCC and DCC models confirm TPU's central role in driving correlation dynamics, with significant differences across political regimes. DCC models augmented with TPU and political effects deliver the best in-sample fit and strongest forecasting performance, as measured by statistical and economic loss functions.

研究の動機と目的

• ポリシー不確実性の下での分散投資とリスク管理の重要性を強調し、時変相関の意義を動機づける。
• 2015–2025年の米国における株–債の相関ダイナミクスにTPU指数を通じて影響を及ぼす方法を調査する。
• 政治体制（共和党政権 vs 民主党政権）が相関ダイナミクスとヘッジ効果をどのように修正するかを評価する。
• インサンプルおよびアウトオブサンプルで複数の条件付き相関モデル（CCC, CCC-PE, STCC, STCC-TUE, STCC-TUPE, DCC, DCC-TUE, DCC-TUPE, DCC-PE）を比較し、最良の仕様を特定する。
• ポリシー不確実性と政治的不確実性の下でのポートフォリオ配分とリスク管理への洞察を提供する。

提案手法

• 各系列の条件付き分散を得るための単一変量GJR-GARCHモデルを推定する。
• 条件付き相関を推定するための二段階多変量ボラティリティ枠組みを適用する：CCC、STCC、およびDCCの派生モデル。
• TPU指数と大統領ダミーを外生要因として相関ダイナミクスの駆動要因に組み込む（STCC-TUE、STCC-TUPE、DCC-TUE、DCC-TUPE、DCC-PE）。
• 適用可能な場合にはデ-GARCH化したリターンと相関ターゲティングを用いた尤度ベースの推定を用いる。
• インサンプル適合度（AIC/BIC、尤度、Ljung-Box）とアウトオブサンプル性能（Model Confidence Set）でモデルを評価する。

Figure 1: Monthly rolling T-Bond-S&P500 correlation (black line, left axis), Trade Policy Uncertainty (TPU) index (gray line, right axis), and Inauguration Day (vertical red line). Sample period: January 5, 2015 – July 18, 2025.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 TPUは米国の株–債の相関ダイナミクスを動かすのか？
• RQ2 政治体制（共和党政権 vs 民主党政権）は株–債の共動きにどのように影響するか？
• RQ3 TPUと政治体制下で時変相関を最もよく捉える条件付き相関の表現はどれか？
• RQ4 TPUと政治効果は株–債の相関のアウトオブサンプル予測を改善するか？

主な発見

• CCCは時変仕様に対して棄却され、時変相関が重要である。
• TPUは相関ダイナミクスの中心的な推進力であり、体制差がある。
• TPUと政治効果を組み込んだDCCモデルが最良のインサンプル適合度とアウトオブサンプル予測を達成する。
• 共和党政権下では債券–株の相関が高く、債券のヘッジ効果が低下する傾向；民主党政権下では相関がより弱いまたは負になる。
• STCC-TUPEおよびDCC-TUPEの仕様では高TPU時により強い相関を示し、TPUに対する政体別感度の差異が現れる。
• DCCベースのモデルは情報量基準（AIC/BIC）と予測精度の点でCCCおよびSTCCを上回る。

Figure 2: ST-CC Estimated $S\&P500$ - $T-Bond$ correlation (dotted-blue line), smooth transition function (black line), and Trade Policy Uncertainty (TPU) index (dashed-gray line). Sample period: January 5, 2015 – February 24, 2023.