金融市場が被ってきたクラッシュは，経済に与える影響も非常に大きく，重要な現象である．

はクラッシュ発生の引き金になるとも言われているが，その関係性は十分に解明されていない．そこで，本研究では，マイノリティゲームを拡張してを導入したＭＡＳモデルを構築し，がクラッシュに与える影響を検証した．

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米国発のサブプライム問題以降，株価下落を抑制するために各国の株式市場で

規制が発動された．しかし，この規制の効果については明らかになっていない．そこで本研究では，現実の金融市場を計算機上で模倣した市場（人工市場）を用いて，規制が株式市場安定化にどのような効果をもたらすかを検証した．はじめに，が禁止された人工市場を構築し，株価変動を比較したところ，前者の方が株価が安定し，後者ではバブルが形成される可能性が高いことがわかった．次に取引途中に規制が発動される場合とそうでない場合の株価推移を比較検討し，規制が発動される方が株価下落抑制力が高いことがわかった．以上より，規制は，短期的には株価下落を抑制し市場安定化に貢献するが，長期にわたって規制するとバブルを形成し市場安定化の阻害になることが判明した．最後に理論株価が市場株価の影響を受けたときの収益率のボラティリティを観察し，市場株価の影響が強いほど市場が不安定になることを示した．

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金融市場は世界恐慌のようなクラッシュを被り，世界経済は大きな打撃を受けてきた．本研究では，そのようなクラッシュと近代の金融市場における重要な取引手法であるの関係性に焦点を当てる．FriedmanとAbrahamのモデルには，利得勾配に応じて取引戦略のレバレッジを変化させるポートフォリオマネージャーが存在するが，そのモデルを基礎として，を導入したシミュレーションモデルを構築した．先行研究と同様に，シミュレーション結果と理論解の比較によりモデルの妥当性の検証を行ったうえで，ミクロ–マクロそれぞれのレベルでクラッシュの統計量に対するの影響を分析した．その結果，のある市場ではのない市場に比べてボラティリティが2倍になること，によってクラッシュの発生頻度が増加し，が市場を不安定にする可能性を示した．さらに，損失を生じたエージェントが他のエージェントのレバレッジを下げる戦略選択を誘発すること，一方でクラッシュ直後の取引はのある市場の方が活発になることを発見した．

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株式市場においては，大きなイベントが発生し市場全体が急落したとき，その後上昇する場合がある．多くの実証分析によりオーバーリアクション仮説が唱えられているものの，シミュレーションや理論モデルの研究はほとんどなく未解決問題である．本研究では，東証株価指数（TOPIX）配当込みのデータを用いて大幅な急落時に反発が多いことを実証的に示し，先行研究であるシミュレーション研究の結果と整合的な理論モデルの構築を行った．その結果，急落時に多くのファンダメンタルな投資家が考えている適正株価よりもさらに下落し，その後適正だと考えている株価に戻っていくことが示され，必ずしもオーバーリアクション仮説が必要ではないことが分かった．さらに，ファンダメンタル投資家しか存在しないと仮定しても，効率的市場仮説では説明できない，ボラティリティクラスタリングなどの実証現象を説明できる可能性があることを示した．本研究では，シミュレーション，実証分析とも整合的な理論モデルの一例を構築し，実証分析，理論モデル，シミュレーションを比較検討しつなぎ合わせることが出来たことも本研究の成果であると考えている．

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株式貸借市場は，

を通じて株式市場（売買市場）に流動性を提供するとともに，資金調達機会や収益機会を提供するという重要な役割を担っている．やその規制が株式市場にどのような影響を与えるかについて多くの研究が存在しており，人工市場はその分析手法の一つであるが，既存の人工市場を用いた研究は現実ののメカニズムを適切に反映できていない．つまり，貸借市場における供給制約や需給に基づく貸株料もへの制約となり，効率的な株式市場の形成のためには流動性の高い貸借市場の存在が条件となると考えられる．そこで本研究では株式市場に加え，貸借市場も考慮した連成型人工市場を構築し，貸借市場の流動性の変化が株式市場の効率性に与える影響を調べる．分析の結果，貸借市場の流動性が高まると平常時の売買市場の効率性は高まるものの，ファンダメンタル価格が急落した際の効率性は損なわれる可能性があることが分かり，規制の設計の際などに貸借市場の流動性も考慮する必要があることを示した．

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We built an artificial market model and compared effects of price variation limits, short sell regulations and up-tick rules. In the case without the regulations, the price fell to below a fundamental value when economic bubble bursts occurred. On the other hand, in the case with the regulations, this over-shooting did not occur and the market was more effective. However, the short sell regulation and the up-tick rule caused the trading prices to be higher than the fundamental value. To summarize these points, the price variation limits have the potential to make the market more effective. We also surveyed an adequate limitation price range and an adequate limitation time span for the price variation limit and found a parameters' condition of the price variation limit to prevent the over-shoots.

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株価急落による市場不安定化を抑止するために，金融当局により

が規制されることがある．これまでに規制が市場に与える影響を分析した研究は多々行われてきたが，その結果は賛否両論である．そこで本研究では，現実の金融市場を計算機上で模倣した市場（人工市場）を用いて，規制が株式市場安定化にどのような効果をもたらすかを検証した．はじめに，規制期間と市場の安定性の関係について分析し，規制期間が長くなればなるほど，バブル発生回数が増加し，市場が不安定になることを示した．次に，リスク資産率と市場効率性，安定性の関係について議論した．その結果，リスク資産率が小さいとき，規制なし市場は安定的となるのに対し，規制あり市場は不安定となることを示した．一方，リスク資産率が大きいとき，規制なし市場では市場が非効率となるのに対し，規制あり市場では市場が効率的となることを示した．

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There are substantial discussions on the pros and cons, from regulators, market participants and academics, regarding the introduction of regulated short selling. In this research, we focus on two of the four regulatory measures on short- selling in Japan: "uptick rule requirement" and "naked short-selling ban." We analyze the effectiveness of each measure by comparing the simulations for markets with and without the regulation. The unique feature of our model is the stock lending and borrowing transactions between traders. The lending/borrowing fee is modeled to influence the investment decisions of the traders. We calculate the price fluctuation, divergence of the price from the fundamental value and price volatility for each simulated market. We evaluate robustness of the markets by giving an exogenous shock to the markets causing drastic declines in the fundamental price. As a result, we find that both regulatory measures make the market more stable and robust against abrupt shocks to the market.

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サブプライムローン危機以降，各国で

規制が一時的に強化された．本稿は，ポジティブフィードバック投資家，情報劣位の投資家，及び，情報優位の合理的投資家が併存する経済環境における各個人の消費配分を閉形式解で特徴付け，一時的な規制の導入について分析する．得られる結論として，このような経済環境でば情報劣位者から情報優位者への富の移転，及び，ポジティブフィードバック投資家から情報優位者及び情報劣位者への富の移転が生じる．適切なタイミングでの一時的な規制の導入は，このような情報格差及び投資スタイルに基づいた富の移転を排除すること，また，株価の情報効率性こそ低下するものの，価格の安定化に貢献することを示す．

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本論文では，1998年7月から2001年12月までの東証1部上場企業の業績予想修正発表を対象としたイベント・スタディーにより，

制約が情報公開前の私的情報による株価調整と情報公開後の公的情報による株価調整に及ぼす影響を分析した．Bad Newsの実証結果では，逆H歩が付いて信用売りが制約された銘柄では，情報公開前に株価は調整されず，情報公開後に株価が大幅に下落していた．その一方で，逆日歩が付かなかった銘柄では，情報公開前から株価は徐々に低下していた．こうした実証結果は，制約はBad Newsに対する株価の情報効率性を低下させるというDiamond/Verrecchia［1987］の「禁止」のインプリケーションと整合的である．また，Good Newsの実証結果では，逆日歩が付くとGood Newsに対する株価の情報効率性はかえって高まる可能性が示唆されている．

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Since the subprime mortgage crisis in the United Sates, stock markets around the world have crashed, revealing their instability. To stem the decline in stock prices, short-selling regulations have been implemented in many markets. However, their effectiveness remains unclear. In this paper, we discuss the effectiveness of short-selling regulation using artificial markets. An artificial market is an agent-based model of financial markets. We constructed an artificial market that allows short-selling and an artificial market with short-selling regulation and have observed the stock prices in both of these markets. We found that the market in which short-selling was allowed was more stable than the market with short-selling regulation, and a bubble emerged in the regulated market. We evaluated the values of assets of agents who used three trading strategies, specifically, these agents were fundamentalists, chartists, and noise traders. The fundamentalists had the best performance among the three types of agents.

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バブル崩壊時や金融危機時に重要である学習プロセスを実装した人工市場を用いてシミュレーションを行い，値幅制限制度と完全

規制，およびアップティックルールの効果を比較した．その結果，規制がない場合にバブル崩壊がおこるとファンダメンタル価格よりもさらに価格が下落するというオーバーシュートが発生することが分かった．一方，規制がある場合はオーバーシュートが発生せず効率的な市場となることが分かった．しかし，完全規制とアップティックルールは平常時に，割高な価格でしか取引されないという副作用をもっていることが分かった．これらを総合すると，値幅制限制度が平常時の副作用も無く，もっとも効率的な市場をもたらす可能性があることを示した．

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本研究は，1990年から2002年までの日本の上場企業間の合併をサンプルとして，合併企業の株価に関する株式市場の効率性を検証している．合併比率発表日から合併日までの期間，合併企業株価は合併比率に基づく理論株価から乖離しており，その乖離はファンダメンタルズでは説明出来ず，株式貸借市場の不完全性や流動性不足によってアービトラージが制約されることに原因があることを確認した．しかし，このような乖離に基づくアービトラージ取引からは，アービトラージの制約要因を調整すると有意な超過リターンは得られなかった．このことから，合併企業の株価の合併比率に基づく理論株価からの乖離は存在するものの，それは主として市場のイ不完全性に起因したアービトラージの限界により発生したものであり，市場が整備されることにより効率性が高まることを示唆している．

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本研究は，1998年から2009年までに公募増資した企業を対象に，需要曲線右下がり効果とプライスプレッシャー効果の検証を行っている．本稿の主な結果は以下の通りである．第1に，アナウンスメント日のみならず発行日においても，公募増資規模が大きくなるにつれ株価の下落がみられた．第2に，発行日前後で株価リバウンドはみられなかった．第3に，新株が株式の返済に充てられやすい企業において価格算定日前後に株価のリバウンドが生じているが，新株がの返済に充てられにくい企業ではリバウンドはみられなかった．こうした結果は，アナウンスメント日のみならず発行日に需要曲線右下がり効果が生じるという考えと整合的である．また，株式の売出しがプライスプレッシャー効果を引き起こすというよりは，思惑的ながプライスプレシャー効果を引き起こすという考えを支持した結果といえる．

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Since the subprime mortgage crisis in the United Sates, stock markets around the world have crashed, revealing their instability. To stem the decline in stock prices, short-selling regulations have been implemented in many markets. However, their effectiveness remains unclear. In this paper, we discuss the effectiveness of short-selling regulation using artificial markets. An artificial market that is an agent-based model of financial markets is useful to observe the market mechanism. That is, it is effective for analyzing causal relationship between the behaviors of market participants and the transition of market price. We constructed an artificial market that allows short-selling and an artificial market with short-selling regulation and have observed the stock prices in both of these markets. We have demonstrated that our artificial market had some properties of actual markets. We found that the market in which short-selling was allowed was more stable than the market with short-selling regulation, and a bubble emerged in the regulated market. We evaluated the values of assets of agents who used three trading strategies, specifically, these agents were fundamentalists, chartists, and noise traders. The fundamentalists had the best performance among the three types of agents.

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一日の取引量の少ない仮想株式市場における最適投資行動の研究をおこなった。この研究の一環として、証券取引所および投資家プログラムをネットワークで接続し、全体として株式市場を表すような株式市場シミュレータを開発した。また、投資家プログラムは人工知能を搭載しによって利益を得ることを目指すものとした。

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日々変化する株式市場のデータにおいてヘッジファンド戦略を構築する際、リスクを最小化、リターンを最大化する最適な組み合わせとなる投資対象銘柄の投資配分比率を発見する手法を提案し、その解析内容について報告する。

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