【日次データのメリット📆】Official Japanese Intervention in the JPY/USD Exchange Rate Market: Is It Effective and Through Which Channel Does It Work?🌟BoJ Report No.8📚
卒業論文を書き終えて💛
先日、大学を無事卒業した私ですが
卒業論文で「優秀論文賞」を受賞
することができました🏆
何事もアウトプット前提の
インプットが大事であると
noteで毎日発信してきました📢
これは、どのような内容で
あっても当てはまりますね👍
先行研究を一概に読んでも
記憶に残っていなかったり大切な観点を
忘れてしまっていたりしたら
卒業論文の進捗は滞っていたでしょう💦
なお、この投稿では収益化をすることはなく
先行研究などのコンテンツを正しく引用し
適切な発信ができるように努めます📝
私の卒論執筆への軌跡を
どうぞ最後までご愛読ください📖
今回の参考文献🔥
今回、読み進めていく論文は
こちらになります📚
Official Japanese Intervention in the JPY/USD Exchange Rate Market: Is It Effective and Through Which Channel Does It Work?
Rasmus Fatum*
IMES Discussion Paper Series
2009-E-12 March 2009
前回のお復習い✨
4. Results
それでは、前回から登場した
この先行研究における分析で使用されている
モデルについて、確認しましょう👍
$$
\\Empirical Analysis\\GARCH(p,q) specification\\Baseline model \\ \\(1)\Delta s_t =a+b_1INT_t^{RUMOR}\\ +b_2INT_t^{NoRUMOR}+b_3RUMOR_t^{NoINT}\\ +b_4PSTAT_t +b_5NSTAT_t+CZ_t+\epsilon_t\\ \\(2) \epsilon_t \backsim N(0,h_t)\\ \\(3) h_t=\alpha_0+\displaystyle\sum_{j=1}^q\alpha_j\epsilon^2_{t-j}+\displaystyle\sum_{j=1}^p\beta_jh_{t-j}\\
$$
なお、前回の投稿で学習した
拡張版のモデルも確認しましょう✨
$$
\\Empirical Analysis\\GARCH(p,q) specification \\Augmented Version: 4.1 Delayed Effects \\ \\(4)\Delta s_t =a+\displaystyle\sum_{i=1}^5b_{1,i}INT_{t-i}^{RUMOR}\\ \\ +\displaystyle\sum_{i=1}^5b_{2,i}INT_{t-i}^{NoRUMOR}+\displaystyle\sum_{i=1}^5b_{3,i}RUMOR_{t-i}^{NoINT}\\ \\ +\displaystyle\sum_{i=1}^5b_{4,i}PSTAT_{t-i} +\displaystyle\sum_{i=1}^5 b_{5,i}NSTAT_{t-i}+CZ_t+\epsilon_t\\ \\(2) \epsilon_t \backsim N(0,h_t)\\ \\ \\(3) h_t=\alpha_0+\displaystyle\sum_{j=1}^q\alpha_j\epsilon^2_{t-j}+\displaystyle\sum_{j=1}^p\beta_jh_{t-j}\\
$$
4.2 First Day of Intervention and First Day After Intervention Effects
The first intervention operation following an intervention lull may contain relatively more new information than intervention operations carried out on subsequent intervention days (i.e. the first day of intervention following a day, or days, of no intervention is more likely to surprise the market compared to subsequent intervention days when the market is more likely to assign a higher probability to the possibility of another intervention operation being carried out).25
If this is the case, the first day of intervention following a no intervention day should have a larger than average impact on exchange rates.
A natural extension of the baseline analysis, therefore, is to test the hypothesis that an intervention day succeeding a day of no intervention is particularly influential.
In order to do so, Equation (1) of the baseline model is replaced by the following expression:(5)
25:See Dominguez and Frankel (1993b), Fatum and Hutchison (2006b), and Humpage (1988) for related work and support for the hypothesis that the first day of intervention has a greater effect than subsequent intervention days.
介入小康状態後の最初の介入オペには、その後の介入日に実行される介入オペよりも比較的新しい情報が含まれる可能性があります。
（つまり、介入がなかった日の翌日の介入初日は、その後の介入に比べて市場を驚かせる可能性が高くなり、市場が別の介入オペが実行される可能性に対してより高い確率を割り当てる可能性が高い介入日となります(注25)）。
これが事実であれば、非介入日の後の最初の介入日は、平均よりも為替相場に大きな影響を与えるはずです。
したがって、ベースライン分析の自然な拡張は、介入のない日の後の介入日が特に影響を与えるという仮説を検証することです。
これを行うには、ベースラインモデルの式(1)を次の式(5)のようにに置き換えます。
$$
\\(5) \Delta s_t=a+b_1 INT_t^{RUMOR,NoFDI}\\ \\ +b_2INT_t^{NoRUMOR,NoFDI}+b_3FDINT_t+CZ_t+\epsilon_t
$$
25:関連研究と仮説の裏付けについては、Dominguez and Frankel (1993b)、Fatum and Hutchison (2006b)、および Humpage(1988)を参照してください。
これらの研究では、介入初日の効果はその後の介入日よりも大きいことが示されています👍
where INT^{RUMOR,NoFDI} and INT^{NoRUMOR,NoFDI}, respectively, are identical to INT^RUMOR and INT^NoRUMOR, respectively, except that the two former variables are set to zero on an intervention day immediately succeeding a day with no intervention; FDINT is actual intervention (volume) that occurs on a day following a day with no intervention.26
26:The baseline analysis as well as the augmented delayed effects model found the indicator variables regarding rumors of intervention on no intervention days and statements to be insignificant.
Therefore, these variables are excluded from the rest of the analysis. The macro surprise control variables found to be significant in the baseline analysis are included in all estimations but, for ease of exposition, not displayed in subsequent tables.
ここで、$${INT^{RUMOR,NoFDI}}$$と$${INT^{NoRUMOR,NoFDI}}$$は、それぞれ$${INT^{RUMOR}}$$と$${INT^{NoRUMOR}}$$と同じです。
ただし、前の2つの変数は、その日の直後の介入日にゼロに設定されます。
FDINTは、介入がなかった日の翌日に行われる実際の介入 (量) です(注26)。
26: ベースライン分析と拡張遅延効果モデルでは、介入なしの日の介入の噂や発言に関する指標変数は重要ではないことが判明しました。
したがって、これらの変数は残りの分析から除外されます。
ベースライン分析で重要であることが判明したマクロサプライズ制御変数はすべての推定値に含まれていますが、説明を容易にするため、後続の表には表示されていません。
Table 6 shows the results of simultaneous estimations of equations (2), (3) and (5).
The full sample results (first column) show that the coefficient estimate associated with the first day of intervention is highly significant, of the correct sign, and substantially larger than either of the other two intervention variables.
Clearly, this lends strong support to the claim that the first day of intervention following a no intervention day has a larger than average impact on exchange rates.
The estimations based on Sub-Samples 2 and 3 repeat this finding (columns two and three).
The fourth column of Table 6 shows the estimation results based on Sub-Sample 3 (the first quarter of 2004).
The Sub-Sample 3 results are, once again, drastically different. Intervention is generally ineffective, whether or not the market seems aware of the intervention or not (consistent with the baseline model estimation of Sub-Sample 3), and the coefficient associated with the first day of intervention is marginally significant and of the wrong sign.
As before, the standard F-test rejects the model altogether, implying that, in contrast with the 1999 to 2003 period, intervention does not influence the exchange rate during the first quarter of 2004.
式(2)、式(3)、式(5)の同時推定結果を表6に示します。
完全なサンプル結果(最初の列)は、介入初日に関連する係数推定値が非常に有意であり、正しい符号を持ち、他の2つの介入変数のいずれよりも大幅に大きいことを示しています。
これは明らかに、無介入日の後の最初の介入日が為替レートに平均よりも大きな影響を与えるという主張を強力に裏付けています。
サブサンプル2および3に基づく推定では、この結果 (列2および3)が繰り返されます。
表6の4列目は、サブサンプル3(2004年第1四半期)に基づく推定結果を示しています。
しかしながら、サブサンプル3の結果は、やはり大きく異なっています。
市場が介入を認識しているかどうかに関係なく、介入は一般に効果がなく (サブサンプル3のベースラインモデル推定と一致)、介入初日に関連付けられた係数はわずかに有意であり、符号が間違っています💦
以前と同様に、標準的なFテストはモデルを完全に拒否し、1999年から2003 年の期間とは対照的に、介入は2004年の第1四半期の為替レートに影響を与えないことを示唆しています。
As noted earlier, intervention tends to come in clusters.
Not surprisingly, therefore, studies of what prompts central banks to intervene generally find past intervention to be an important predictor of future intervention (see Ito and Yabu 2007 for a recent study of Japanese intervention reaction functions).
Specifically, the one-day lag of intervention is often the most important and consistently significant explanatory variable when estimating central bank intervention reaction functions (see, for example, Fatum and Hutchison 2006b).
However, the details of the Japanese intervention reaction function are unannounced, thus it is impossible for the market to know ex-ante with certainty when a cluster of intervention days will end.
前述したように、介入はクラスター（連続的な形）で行われる傾向があります。
したがって、中央銀行の介入を促す要因に関する研究では、一般的に過去の介入が将来の介入の重要な予測因子であることが判明するのも当然のことです（日本の介入反応関数に関する最近の研究については、Ito and Yabu 2007 を参照）。
具体的には、中央銀行の介入反応関数(central bank intervention reaction functions)を推定する際には、介入の1日ラグが最も重要であり、一貫して重要な説明変数となることがよくあります (たとえば、Fatum and Hutchison 2006b を参照)。
ただし、日本の介入反応関数の詳細(the details of the Japanese intervention reaction function)は発表されていないため、為替市場は将来を見据えたものであることから、介入日のクラスター(cluster of intervention)がいつ終了するかを事前に確実に知ることは不可能です。
The exchange rate market is forward-looking, i.e. current expectations of future events are already reflected in today’s exchange rate.27
Therefore, if intervention today induces the market to expect intervention tomorrow, but no intervention tomorrow is carried out, the first day of no intervention will “disappoint” the market and, accordingly, the market will adjust to “price out” what was incorrectly “priced in”.
In other words, the first day of no intervention following a day of intervention may be systematically associated with an exchange rate movement in the opposite direction of what is intended with the preceding intervention operation (e.g. the first day after an intervention sale of JPY is associated with a JPY appreciation).
27:See, for example, Engel and West (2005) who state that “exchange rates and fundamentals are linked in a way that is broadly consistent with asset pricing models of the exchange rate”.
つまり、将来の出来事に対する現在の予想は、すでに今日の為替レートに反映されています(注27)。
したがって、今日の介入が市場に明日の介入を期待させますが、明日介入が実施されない場合、為替相場はゼロの初日となります。
介入は市場を「失望」させ、それに応じて市場は誤って「織り込まれた」ものを「値切り」するよう調整するでしょう💦
言い換えれば、介入日後の最初の介入がなかった日は、前の介入操作で意図された方向とは逆の方向への為替レートの動きと体系的に関連付けられる可能性があります。
（たとえば、円の介入売りが行われた後の最初の日は関連付けられています）
27:たとえば「為替レートとファンダメンタルズは、為替レートの資産価格設定モデルとほぼ一致する方法でリンクされている」と述べている Engel and West (2005) を参照してください。
本日の解説はここまでとします！
読み終えた先行研究📚
『日本の為替介入の分析』
伊藤隆敏・著
経済研究 Vol.54 No.2 Apr. 2003
『Effects of the Bank of Japan’s intervention on yen/dollar exchange rate volatility』21 November 2004
Toshiaki Watanabe (a), Kimie Harada(b)
『The Effects of Japanese Foreign Exchange Intervention: GARCH Estimation and Change Point Detection』
Eric Hillebrand Gunther Schnabl Discussion
Paper No.6 October 2003
Author/Editor:Jaromir Benes ; Andrew Berg ; Rafael A Portillo ; David Vávra
Publication Date: January 14, 2013
私の研究テーマについて🔖
私は「為替介入の実証分析」をテーマに
卒業論文を執筆しようと考えています📝
日本経済を考えたときに、為替レートによって
貿易取引や経常収支が変化したり
株や証券、債権といった金融資産の収益率が
変化したりと日本経済と為替レートとは
切っても切れない縁があるのです💝
（円💴だけに･･･）
経済ショックによって為替レートが
変化するとその影響は
私たちの生活に大きく影響します👀
だからこそ、為替レートの安定性を
担保するような為替介入はマクロ経済政策に
おいても非常に重要な意義を持っていると
推測しています💛
この卒業論文をやり切ることが
私の学生生活の集大成となりました。
最後までコツコツと取り組んで
結果として良い形になったことは
本当に嬉しく思います🌈
マガジンのご紹介🔔
最後までご愛読いただき誠に有難うございました！
あくまで、私の見解や思ったことを
まとめさせていただいてますが
その点に関しまして、ご了承ください🙏
この投稿をみてくださった方が
ほんの小さな事でも学びがあった！
考え方の引き出しが増えた！
読書から学べることが多い！
などなど、プラスの収穫があったのであれば
大変嬉しく思いますし、投稿作成の冥利に尽きます！
お気軽にコメント、いいね「スキ」💖
そして、お差し支えなければ
フォロー＆シェアをお願いしたいです👍
今後とも何卒よろしくお願いいたします！
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？