[論文レビュー] The Evolution of Market Efficiency and its Periodicity
本稿では、米国株式市場における市場効率性の度合いを評価する非ベイズ型時変動自己回帰(TV-AR)モデルを提案し、30〜40年周期の周期的変動を明らかにした。市場効率性は時間とともに変化しており、4つの明確な非効率期(1873–1879年、1902–1904年、ニューディール時代、1957–1958年)が存在することが判明した。これは行動ファイナンスの見解と部分的に一致する。
A non-Bayesian time-varying model is developed by introducing the concept of the degree of market efficiency that varies over time. This model may be seen as a reflection of the idea that continuous technological progress alters the trading environment over time. With new methodologies and a new measure of the degree of market efficiency, we examine whether the US stock market evolves over time. In particular, a time-varying autoregressive (TV-AR) model is employed. Our main findings are: (i) the US stock market has evolved over time and the degree of market efficiency has cyclical fluctuations with a considerably long periodicity, from 30 to 40 years; and (ii) the US stock market has been efficient with the exception of four times in our sample period: during the long-recession of 1873-1879; the recession of 1902-1904; the New Deal era; and the recession of 1957-1958 and soon after it. It is then shown that our results are partly consistent with the view of behavioral finance.
研究の動機と目的
- 米国株式市場における市場効率性の度合いが時間とともに変化するかどうかを調査すること。
- 動的変化を捉える非ベイズ型時変動モデルを構築すること。
- 歴史的株式市場データを用いて、市場効率性の変動の周期性を検討すること。
- 特定の非効率期を同定し、行動ファイナンス理論との整合性を評価すること。
提案手法
- 時間依存パラメータとして市場効率性の度合いを推定するため、時変動自己回帰(TV-AR)モデルが用いられた。
- 事前分布の仮定を必要としない非ベイズ枠組みを導入し、連続的な効率性推定を可能にした。
- 時変動自己回帰係数に基づいて、市場効率性の新たな指標が定義された。
- 1871年から1958年までの米国株式市場の歴史的データを用いて、モデルの推定と効率性のパターン同定が行われた。
- 弱形式市場効率性からの顕著な逸脱を検出することで、非効率期を同定した。
- 結果を行動ファイナンスの見解と比較し、整合性を評価した。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1米国株式市場における市場効率性の度合いは、時間的に体系的に変動するか?
- RQ2長期的に見て、市場効率性の変動の周期性は何か?
- RQ3どの歴史的時期に顕著な市場非効率性が見られ、それらを説明する要因は何か?
- RQ4研究結果は行動ファイナンスの予測とどの程度整合するか?
主な発見
- 米国株式市場は、30〜40年周期の周期的変動を示す効率性の変動を示している。
- 4つの明確な非効率期(1873–1879年、1902–1904年、ニューディール時代、1957–1958年)が存在した。
- これらの非効率性は、主要な経済的混乱と一致しており、マクロ経済的ストレスと市場効率性の低下の関連性を示唆している。
- 行動ファイナンスの観点から部分的に整合的であり、とくに長期にわたる経済的困難の時期に顕著である。
- 時変動自己回帰モデルは、ベイズ的事前分布に依存せずに、市場効率性の動的変化を効果的に捉えることに成功した。
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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。