計量ファイナンス
金融市場の動きを測定・モデル化・解釈するための計量経済学的手法を扱い、 ボラティリティ、依存関係、リスク伝播に注目しています。
東京理科大学 経営学部 講師
計量ファイナンス、金融時系列分析、金融データサイエンス、実証ファイナンスを専門とし、 リスク・スピルオーバーとサステナブル・ファイナンスを重点的に研究しています。
About
東京理科大学経営学部の講師です。計量ファイナンス、金融時系列分析、 金融データサイエンス、実証ファイナンスを中心に研究しています。 市場や経済システムの間でリスクがどのように伝播するのか、 またサステナブル・ファイナンスが金融安定性、投資行動、実体経済と どのように関わるのかに関心を持っています。
Research
金融市場の動きを測定・モデル化・解釈するための計量経済学的手法を扱い、 ボラティリティ、依存関係、リスク伝播に注目しています。
金融時系列を対象に、予測、市場変動、市場間連関、 時間を通じたリスク変化を実証的に分析しています。
ショック、不確実性、金融ストレスが資産、産業、国、金融システム全体へ どのように波及するかを研究しています。
サステナブル投資、グリーンファイナンス、気候関連金融リスク、 サステナビリティと市場パフォーマンスの関係を研究しています。
News
謝博士、趙博士、羽森教授との共著論文 “Spillover Effects Between Policy Uncertainty, Economy and Financial System in China and the United States: A Mixed-Frequency Connectedness Approach” が The Singapore Economic Review に採択されました。
NFA 第33回大会にて “Multiscale spillovers and herding effects in the Chinese stock market: Evidence from high frequency data” を報告しました。
NFA 第33回大会にて討論者を務めました。
Publications
This study examines whether endogenous inter-firm volatility spillovers amplify industry risk in China's new energy sector. It constructs a leave-one-out industry index under a market-industry two-factor framework, extracts residual stock returns, and estimates firm-level residual conditional volatility. Based on these volatility series, the LASSO-VAR connectedness approach is employed to identify the direction, magnitude, and structure of firm-specific volatility spillovers across firms. The findings suggest that industry risk is driven not only by external shocks, but also by amplification mechanisms operating within the inter-firm network that are not captured by common factor models alone.
This study investigates the risk spillovers of economic policy uncertainty across macroeconomic and financial systems in China and the United States using mixed-frequency data. Employing a mixed-frequency connectedness approach, the analysis integrates monthly macroeconomic indicators with weekly financial variables to more accurately capture cross-country transmission mechanisms.
We investigate the role of common global factors in driving exchange rate behavior, with a particular focus on volatility and volatility co-movement. Utilizing the multivariate factor stochastic volatility model, we identify that exchange rate volatilities are best explained by a three-factor model. The results highlight the role of global factors in shaping currency dynamics.
This study proposes a framework that decomposes volatility and higher-moment kurtosis into good and bad volatility/kurtosis related to positive and negative shocks. It analyzes spillover effects between sustainable and traditional investments and shows that bad volatility spillovers dominate good volatility spillovers during most periods, while good kurtosis spillovers usually dominate bad kurtosis spillovers.
Teaching
東京理科大学
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