[論文レビュー] Uncovering the Internal Structure of the Indian Financial Market: Cross-correlation behavior in the NSE

Sitabhra Sinha, Raj Kumar Pan|RePEc: Research Papers in Economics|Apr 17, 2007

Complex Systems and Time Series Analysis被引用数 4

ひとこと要約

本研究は、1996年から2006年までのインド国立証券取引所（NSE）における相関行列のスペクトル的性質を用いて、201種の株式の相関関係のクロス相関を分析した。その結果、最大固有値が市場全体の動きを反映している一方で、中間の固有値がバルク（密度の塊）から逸脱するものは少なく、かつランダム行列のバルクに近い位置に位置していることから、支配的な市場全体のトレンドのため、セクター特有のクラスタリングが弱まっていることが示された。これは新興市場の特徴と整合的である。

ABSTRACT

The cross-correlations between price fluctuations of 201 frequently traded stocks in the National Stock Exchange (NSE) of India are analyzed in this paper. We use daily closing prices for the period 1996-2006, which coincides with the period of rapid transformation of the market following liberalization. The eigenvalue distribution of the cross-correlation matrix, $\mathbf{C}$, of NSE is found to be similar to that of developed markets, such as the New York Stock Exchange (NYSE): the majority of eigenvalues fall within the bounds expected for a random matrix constructed from mutually uncorrelated time series. Of the few largest eigenvalues that deviate from the bulk, the largest is identified with market-wide movements. The intermediate eigenvalues that occur between the largest and the bulk have been associated in NYSE with specific business sectors with strong intra-group interactions. However, in the Indian market, these deviating eigenvalues are comparatively very few and lie much closer to the bulk. We propose that this is because of the relative lack of distinct sector identity in the market, with the movement of stocks dominantly influenced by the overall market trend. This is shown by explicit construction of the interaction network in the market, first by generating the minimum spanning tree from the unfiltered correlation matrix, and later, using an improved method of generating the graph after filtering out the market mode and random effects from the data. Both methods show, compared to developed markets, the relative absence of clusters of co-moving stocks that belong to the same business sector. This is consistent with the general belief that emerging markets tend to be more correlated than developed markets.

研究の動機と目的

• 株価変動のクロス相関分析を用いて、インドの金融市場の内部構造を調査すること。
• インド市場が、ニューヨーク証券取引所（NYSE）のような先進市場と同様に、セクター特有のクラスタリングを示すかどうかを特定すること。
• 新興市場の文脈において、市場全体の影響、セクター特有の影響、固有の影響が、株価相関に及ぼす相対的な影響を評価すること。
• NSEの相関行列のスペクトル的性質を、特にNYSEのような先進市場と比較すること。
• フィルタリング技術が、新興市場における隠れた市場構造を明らかにする効果的さを評価すること。

提案手法

• 1996年から2006年までの間、201種の頻繁に取引されるNSE株式の終値から相関行列Cを構築した。
• Cの固有値分布を分析し、ランダム行列に期待されるMarchenko-Pastur分布と比較した。
• 最大固有値が市場全体の動きを表しており、最初の主成分と整合的であると特定した。
• 未フィルタリングの相関行列を用いて最小全域木（MST）を構築し、株式間の相互作用を可視化した。
• 市場モードとランダムノイズを除去するフィルタリング手法を適用し、再構築された相互作用ネットワークからセクター特有の相関関係を分離した。
• バルク外の固有値に関連する固有ベクトルをマッピングし、集団的モードに寄与する株式を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インドのNSEにおけるクロス相関は、先進市場と同様にセクター特有のグループ化をどれくらい反映しているか。
• RQ2 NSEの相関行列のスペクトル的性質は、NYSEのような先進市場とどのように比較できるか。
• RQ3 インド市場における株価連動の相関に、市場全体の要因、セクター特有の要因、固有の要因がそれぞれどの程度寄与しているか。
• RQ4 市場モードとランダムノイズのフィルタリングは、新興市場における隠れたセクタークラスタを明らかにするのにどの程度効果的か。
• RQ5 なぜインド市場の途中の固有値が、先進市場と比較してランダム行列のバルクに近い位置にあるのか。

主な発見

• NSE相関行列の固有値分布は、ランダム行列のMarchenko-Pastur法則に非常に近い。これは、大多数の相関関係がノイズまたは相関のないフラクチュエーションであることを示している。
• 市場全体の動きを占める最大固有値はバルクから明確に分離されており、共通の市場要因の支配的であることを確認している。
• バルクから逸脱する中間固有値はわずかで、かつ先進市場と比較してバルクに非常に近い位置に位置している。これは、セクター特有のクラスタリングが弱いことを示唆している。
• 未フィルタリングの相関行列から構築された最小全域木（MST）は、NYSEと比較して、同じ業界に属する株式のクラスタが少なく、明確さに欠けている。
• 市場モードとランダム効果をフィルタリングした後も、相互作用ネットワークには最小限のセクター基盤のグループ化しか見られず、全体的な市場トレンドの支配的であることを強化している。
• 本研究は、インド市場が全体の相関が強く、セクターの個性が弱いことを結論づけ、一般的に新興市場は先進市場よりも相関が高いという一般的な認識と整合的である。