Test2

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  1. 1. VARモデルを用いて マクロ経済にストレスをかける• VAR (Vector AutoRegression)モデル? (図はk=2の場合)ショックの伝播!! 株価 GDP 金利 株価 相関 FX t -3GDP 金利 t -1 FX 株価 t 金利 t -4 GDP FX t-2
  2. 2. VARモデルを用いて マクロ経済にストレスをかける• VAR (Vector AutoRegression)モデル?ショックの伝播!!
  3. 3. VARモデル on R#predict関数で将来のマクロ指標を予測pp2ct <- predict(p2ct,n.ahead=20)TOPIXfcstn <- pp2ct$fcst$TOPIX[,1]#ショック後のTOPIXとして5%ショックを与えたものを算出TOPIXfcstnAfterShock <- TOPIXfcstn + shockToTOPIX * (-1.64)TOPIXfcst <- c(datafile[,4],TOPIXfcstn)TOPIXfcstAfterShock <- c(datafile[,4], TOPIXfcstnAfterShock)#ここからエクセル作業excel.w <- function(dat){ write.table(dat, "clipboard", sep="¥t", row.names = FALSE) }excel.w(TOPIXfcst)#ここで一度エクセルに貼り付けexcel.w(TOPIXfcstAfterShock)#再度エクセルに貼り付け
  4. 4. 500 600 700 800 900 1000 1100 1200Sep‐08Apr‐09Nov‐09Jun‐10Jan‐11Aug‐11Mar‐12Oct‐12 TOPIXMay‐13Dec‐13 Jul‐14Feb‐15Sep‐15 VARモデル on RApr‐16Nov‐16 ショック無 ショック有
  5. 5. 銀行ごとの株式評価損益分析 実質実効為替 レート確率5%の 実質GDP ショック GDPデフレータ 株式評価額シミュレーション確率5%の TOPIX 株価 市場ベータ 株式評価損益 ショック 長期貸出金利 VARモデル マクロ経済指標を用いた分析 銀行ごとの分析
  6. 6. 銀行ごとの株式評価損益分析 on R 0.59 0.43ベータ: TOPIX vs. ヤフージャパン ベータ: TOPIX vs. JR東日本 1.03 0.14 ベータ: TOPIX vs. トヨタ ベータ: TOPIX vs. ローソン
  7. 7. 銀行ごとの株式評価損益分析 on R T TOPIX 1200 IT株25億円 IT株β 1100 ショック有 0.59 ショック無 1000インフラ株25億円 インフラ株β 900 0.43 800製造業株25億円 × 製造業株β 1.03 × 700 600 500 Apr‐09 Apr‐16 Sep‐08 Feb‐15 Sep‐15 Jun‐10 Jul‐14 Mar‐12 Dec‐13 Aug‐11 Oct‐12 Nov‐09 Jan‐11 Nov‐16 May‐13小売業株25億円 小売業株β 0.14 1年後までに20.6%下落 計算結果: この仮想銀行の保有株式100億円にはショック後1年で11.3億円の 株式評価損が発生!

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