ニュースの理論 MBA国際金融2015 1 為替相場はニュースに反応 • 為替相場は、ニュース（新しい情報）に対して反応する。市場参加者がこれまでに知らなかった情報が流れると、為替相場は変化する。 • 逆に、新しくない情報には、為替相場は反応しない（｢市場の折込済み｣etc.）。市場参加者がすでに知っている情報が流れても、為替相場は変化しない。 MBA国際金融2015 2 ニュースとは、ニュース＝ｔ時点以降に利用可能となる新しい情報 St+n E(St+n|It) t t+n 新しい情報＝ニュース MBA国際金融2015 3 予想値としての先物相場 • 危険中立的な市場参加者を想定。 • 先物投機⇒先物相場＝予想直物相場 f t ,t 1  E  st 1 I t  (1) 但し、 E  St 1 I t  ：ｔ時点の情報を利用して、ｔ＋１時点の直物相場を予想した値。（条件付期待値） MBA国際金融2015 4 直物相場と先物相場の関係 • (1)・(2)式より、 ft ,t 1  st 1  ut 1 st 1  ft ,t 1  ut 1 st 1  st  f t ,t 1  st  ut 1 (2a ) (2b) • 直物相場＝先物相場＋予想誤差 • 直物変化率＝先物プレミアム＋予想誤差 MBA国際金融2015 5 予想誤差＝ニュース＋攪乱項 • 予想誤差をニュースと攪乱項に分解。 ut 1  newst ,t 1  wt 1 (3) 但し、newst ,t 1：ｔ時点からｔ＋１時点までに獲得した新しい情報 wt 1：ｔ＋１時点における攪乱項。攪乱項の期待値＝０（ E  wt 1 I t   0 ） MBA国際金融2015 6 直物相場とニュースとの関係 • (1)・(2a)・(3)式より、 st 1  ft ,t 1  newst ,t 1  wt 1 (4a ) st 1  E  st 1 I t   newst ,t 1  wt 1 (4b) • ｔ＋１時点の為替相場は、①先物相場あるいは予想直物相場、②ニュース、③攪乱項によって説明できる。 MBA国際金融2015 7 伸縮価格マネタリー・モデル下におけるニュース • 合理的予想を仮定。 • 為替相場が伸縮価格マネタリー・モデルによって決定されることを市場参加者は知っていると仮定。 • 伸縮価格マネタリー・モデル下における為替相場決定要因（貨幣供給量、所得、金利など）の将来動向に関する情報が獲得されると、市場参加者はその将来動向に基づいて、将来為替相場を｢合理的に｣予想する。 MBA国際金融2015 8 為替相場決定モデル • 伸縮価格マネタリー・モデル st  mt  m   ( yt  y )   (it  i )  wt * t * t * t 但し、 E  wt 1 I t   0 MBA国際金融2015 9 為替相場決定モデルに基づく先物相場・予想直物相場 e ft ,t 1  st ,t 1 m e t ,t 1 *e t ,t 1 m ( y e t ,t 1 y   (i *e t ,t 1 e t ,t 1 MBA国際金融2015 ) i *e t ,t 1 10 ) 直物相場とニュース st 1  ft ,t 1  (mt 1  m  e t ,t 1 )  (m  m   ( yt 1  y e t ,t 1  ) (y * t 1   (it 1  i news  (mt 1  m e t ,t 1 e t ,t 1 * t 1   ( yt 1  y e t ,t 1    (it 1  i MBA国際金融2015 y  )  w *e t ,t 1 * t 1 *e t ,t 1 * t 1 *e t ,t 1 ) t 1 ) ) (y e t ,t 1 ) )  (i  i *e t ,t 1 )  (m  m  *e t ,t 1 * t 1 y )  (i  i * t 1 *e t ,t 1  ) ) 11 ニュースの実証分析(1) • 為替相場決定要因として、貨幣供給と内外金利差のみとする。 • 為替相場決定要因の予想値：自己回帰モデルを利用。 MBA国際金融2015 12 ニュースの実証分析(2) • 自国貨幣供給の自己回帰モデル mt  a0  a1mt 1  a2mt 2   an mt n  um,t • 自国貨幣供給の予想値＝推定値 m  a0  a1mt 1  a2mt 2  e t MBA国際金融2015  anmt n 13 ニュースの実証分析(3) • 外国貨幣供給の自己回帰モデル m  a0  a1m  a2m * t * t 1 * t 2   an m * t n  um* ,t • 外国貨幣供給の予想値＝推定値 *e t m  a0  a1mt*1  a2 mt* 2  MBA国際金融2015  an mt* n 14 ニュースの実証分析(4) • 自国金利の自己回帰モデル it  a0  a1it 1  a2it 2   anit n  ui,t • 自国金利の予想値＝推定値 i  a0  a1it 1  a2it 2  e t MBA国際金融2015  anit n 15 ニュースの実証分析(5) • 外国金利の自己回帰モデル i  a0  a i  a i * t * 1 t 1 * 2 t 2  a i * n t n  ui* ,t • 外国金利の予想値＝推定値 *e t i  a0  a i * 1 t 1 a i * 2 t 2 MBA国際金融2015  a i * n t n 16 ニュースの実証分析(6) • ニュースによる回帰分析 st  ft 1,t  b0  b1 (mt  m e t 1,t  b3 (it  i )  b2 (m  m e t 1,t * t )  b4 (i  i * t *e t 1,t *e t 1, ) )  wt  b0  b1um,t  b2um* ,t  b3ui ,t  b4ui* ,t  wt • 期待される符合 b1  1, b2  1, b3  0, b4  0 MBA国際金融2015 17