経済時系列データでグラフィカルモデリング
統計の手法を駆使して、マーケットのダイナミズムを取り出すことはできるだろうか?一般的な値動きは市場アナリストに任せることにして、市場全体の大域的性質がどのように変化しているのかを眺めてみたい。そう思ってちょっと実験。それほど大層なことではなくて、単に統計ツールで遊んでみた結果なのだけれど。
やったことは、経済時系列データをとってきて、そのグラフィカルモデリングを作ってみること。市場のインデックス指標と為替の2006年1月から6月までの値動きをもとに作ったのが本日の画像。*1
日経平均構成銘柄でも計算してみたのだけれど、当たり前だが、225個も変数があると多重共線性が出てしまって、偏相関係数行列が計算できない。どのようにして変数(この場合は銘柄)を減らすべきか、もしくは相関係数行列が退化しているときのグラフィカルモデリングをどう考えるべきかは保留(自分への宿題)。
今年上半期は市場全体が共鳴して全面高、全面安になる場面が多かったように思うけど、それを計量的にとらえることができると面白いなあ。まずは単純に主成分分析してみればいいのかな?
共鳴しやすい状況になっているときは、マーケットはニュースに対して過剰に反応する、という予想を立ててみる。「共鳴しやすさ」の定義によっては単なるトートロジーなのかもしれないけれど。
*1:元の Pajek NET ファイルが欲しい人は[http://www.tokunagakenichi.net/economics/20060701GM-index.html:title=2006年上半期の経済時系列データのグラフィカルモデリング]へどうぞ