2006 年 1 月 20 日 提出

論文題目

アジア通貨危機における株価の連動性について〜CCF アプローチを用いて〜

田中 康秀 研究室

0212263E

学籍番号
氏

名

山田 和也

目次
はしがき

1

第 1 章 アジア通貨危機について

3

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

第1節

アジア通貨危機 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

第2節

連動性についての先行研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

第3節

本稿での分析方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

第 2 章 データに関する考察

14

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

第1節

データ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

第2節

単位根検定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

第 3 章 実証分析のための準備

20

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

第1節

ボラティリティ変動モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

第2節

CCF アプローチ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

第 4 章 実証分析

28

はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

第1節

EGARCH モデルの推定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

第2節

CCF アプローチによる分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

おわりに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

あとがき

32

参考文献

34

はしがき
株価の連動性については古くは 1929 年の世界恐慌に始まるが，より認識が大きくなったのは 1987 年のブラックマンデーである。それ以降，株価の連動性についての分析は
計量分析の手法の発展に支えられ，盛んに行われてきた。そして 1997 年のアジア通貨
危機は従来の通貨危機とは全く違う側面をもち，アジア諸国，さらにはロシア，ブラジルなどへも波及し，通貨危機としては空前の規模で世界中，特に新興市場に大きな影響を与える結果となった。その後，このような性質から為替・金利・株価の連動性について現在でも多くの研究がなされている。
本稿では分析の対象を株価のみに限定し，アジア通貨危機の前後で世界の株価の連動性がどのように変化しているのかを見ていく。このような分析方法は多く見られ，盛んに研究されている。しかし，これらの多くは従来的な計量手法に依存しており，ボ
ラティリティなどの影響を考慮していないことが多い。なおここでのボラティリティとは条件付分散，または条件付標準偏差を意味している。特にアジア通貨危機による伝播はボラティリティ・スピルオーバーと考えることができる。これは分散の因果関係であり，情報伝達や伝染効果など多様な解釈が可能である。これは従来の手法では計測できない点で，本稿の特徴である。
本稿における構成は以下の通りである。
まず第 1 章ではアジア通貨危機について各国の状況をまとめ，先行研究をサーベイする。先行研究の基本的な軸はベクトル自己回帰 (Vector Autoregression,VAR) モデル
での Granger’s Causality である。これはある非説明変数について他の説明変数が予測を行う点で有意であるかどうかを検定するモデルであるが，これはいくつかの問題点がある。それらの問題点を指摘するとともに本稿で用いる分析手法である CCF(Cross

Correlation Function) アプローチの概要を紹介する。CCF アプローチを用いてアジアの株価についての分析を行っているものもあるが，本稿のように前後でどのような変化が起きているかを分析している文献は少なくとも私の見る限り皆無に等しい。
第 2 章ではデータについて考察を行う。株価データには祝日などいろいろ厄介な問

1

題が存在する。これについて本稿ではどのように扱うのかを説明するとともに単位根検定を行い，各株価の対数値が 1 次の和分過程であることを示し，今後用いるボラティ
リティ変動モデルが適用できることを示す。
第 3 章では本稿の分析手法である自己回帰条件付不均一分散 (Autoregressive Condi-

tional Heteroskedasticity,ARCH) モデルと CCF アプローチを紹介する。Cheung & Ng
(1996) による CCF アプローチとは単変量時系列モデルを推定し，基準化残差を用いて平均および分散の因果関係分析を行う方法である。しかし株価のような金融時系列
では分散が変動するので，残差を基準化するための分散の指標が必要となる。その方法の一つが ARCH モデルによるボラティリティの計測である。ARCH モデルは Engel(1982) で紹介された条件付分散の推定方法でその後も多くのモデルが紹介された。本
稿では ARCH 型モデルの一つで，Nelson (1991) で紹介された EGARCH(Exponencial

Generalized ARCH) モデルを用いてボラティリティを推定している。
第 4 章では各国の株価指標を AR-EGARCH モデルで推定を行い，CCF アプローチ
により，各国の株価についての平均・分散の因果関係を見ていく。

2

第 1 章 アジア通貨危機について

はじめに
アジア通貨危機は 1997 年にタイのバーツ切り下げを契機として，東南アジア諸国，
また韓国やロシア，ブラジルへと波及した出来事である。特に興味深いのが過去の通貨危機と違い，1. 資本収支型の通貨危機である，2. 非常に成長著しかった東南アジア
において起きた，という 2 点である1 。さらにこの出来事は東南アジア地域だけでなく，非常に経済力の強いと考えられていた韓国，さらにはブラジルやロシアに波及したよ
うに世界規模で新興市場を襲った空前の危機であった。
本章では第一節でアジア通貨危機の全体像，そして危機の中で特徴的な国・地域，タイ，インドネシア，韓国，香港，マレーシアについての状況をまとめる。第二節では
まずアジア通貨危機に関する実証分析の論文をサーベイする。これらの文献の多くは非常に典型的な分析方法であるが，渡部 (1996) のようにボラティリティを考慮した実証分析はあまりない。本稿ではボラティリティの因果関係も考慮できる CCF アプロー
チの特徴を概説する。

第1節

アジア通貨危機

第 1.1 節東アジアの「奇跡」

東アジア地域は 1993 年の世界銀行の報告 (The World Bank (1993)) に見られるように空前ともいえる高い経済成長を維持し，成長センターとして注目された。東アジア
諸国でこれらの成長が達成できた要因は• 高い貯蓄率• 人間資本への投資

3• 安定したマクロ経済政策に集約することが出来る。これらの結果が高成長率を達成した要因であるとの研究結果も出ている。そのほかにも先進国やアジアの第 2 世代 (韓国，香港，台湾，シンガポール) からの直接投資の影響，地域内貿易など多様な要因が挙げられている。
東アジア諸国の成長は The World Bank (1993) のタイトルどおりまさに「奇跡」だった。東アジア諸国は単に成長を達成しただけでなく，貧困の減少，平均余命・識字率・
幼児死亡率の改善と，生活水準が大幅に改善されてきた。この地域において持続的な高成長率を生活水準面の改善につなげることができたのは，貧困層への雇用を創出し，また生産性を向上させ多くの機会を創り出したからである2 。結果としてこの「奇跡」
が他の貧しい地域の成長へのモデルとして期待されていたのである。

第 1.2 節成長の背後でしかし，これらの成長の影でいくつかの諸問題が解決されることはなかった。これについて The World Bank (1998) に従って説明していこう。
一つ目は単純に金融部門による。東アジア地域の金融市場や資本市場はあまり発達・整備がされておらず，政府部門が大きいままに高成長を維持していた。確かに実質金利をプラスに保つことによって貯蓄を奨励し，結果高貯蓄率を達成したにもかかわらず，政府部門が大きいために結果として国内での資本の適切な分配が達成されることは無かった。結果企業部門は投資のための資本を得ようとしても得ることができず，企業・金融部門は長期的な投資を短期債務に依存するようになった。さらに金融市場の未熟な状況にあり，規制が十分でないままに金融の自由化が進んだことにもよる。この自由化と当時の世界の民間資本が短期で高収益な投資先を求めいていたこと，各国のマクロ経済政策による資本流入とそれによる信用ブーム，そして東アジア地域の高成長が大量の資本流入を招く結果となった。
二つ目は貿易などによる結びつきである。輸出は東アジア地域での成長の一翼をになっており，貿易の結びつきが強く，特に日本との貿易シェアが大きい。しかし，日本は 1998 年 4 月に史上最高の円高から突如として円安を記録し，当時の世界的な輸出の減速とあいまって，東アジア諸国に影響を与えた。伊藤・橋本 (2005) においても貿
易リンクが伝播チャンネルとなっているとの記述がある。さらに輸出価格の下落のも4

う一つの要因は中国の成長によるところが大きい。中国は人口も多いことから労働集
約的産業に特化しており，結果としてアジア地域の国々に資本・技術集約的な産業への特化を行わせ，それによる輸出価格の下落も大いに影響を与えた。

第 1.3 節危機の発生

1997 年 7 月，タイが管理フロート制へと移行した。これ以降，マレーシア，インド
ネシア，韓国，台湾など固定相場制を採用している国々を次々と危機が襲った3 。そしてその結果経済危機，さらにはインドネシアでは社会危機ともいえる状況を作り出していった。
通貨危機を受けての経済危機へのメカニズムは村瀬 (2000) によると 3 つに分けられる。まず一つ目は緊縮政策による需要の落ち込みである。タイ，インドネシア，韓国はIMF の支援を受けた。IMF は今回の通貨危機を従来のものと同じものとして誤認しており，結果として IMF の従来どおりの政策である緊縮政策を行った。特にタイと韓国
では緊縮による高金利政策により国内需要を急激に減少させた。二つ目は変動為替相場制に移行したことによっての為替差損が企業の財務内容を悪化したことである。東アジア地域の企業は為替のリスクを考慮しておらず，これに加え急激な通貨下落を受け，財務内容が悪化した。村瀬 (2000) の試算によるとタイ，インドネシアは為替差損
が GDP 比で見てもどれも 10%以上と非常に大きいことが分かる。三つ目に金融仲介機能の低下ないし停止である。金融仲介機能の不全が実体経済のあらゆる分野を阻害した。また経済危機もあいまって不良債権が増加し，事実上信用機能が停止し，結果として危機を助長させた。

第 1.4 節タイ

各国の状況

タイが通貨投機を受ける要因はある程度表面化していた。1995 年においてタイの経常収支赤字が GDP 比で 8%程になり，すでに IMF などから警告を受けていた。タイは 1970 年代から一貫して経常収支は赤字基調であり，それを海外からの資本流入，
特に短期資本でまかなうという状況で，結果としてこの管理不能な経常収支赤字まで拡張したことが通貨投機の要因となった。その後 1997 年になると売り投機が発生し，

3 月にはタイ最大の金融機関ファイナンスワンの破綻が表面化し，金融機関への不安

5

が高まった。5 月にはシンガポール・マレーシア・香港と協調介入を実施するものの，ついには 1997 年 7 月 2 日に管理フロート制へと移行した。その後，タイを中心に東ア
ジア地域へとこの影響が波及していった。
その後，IMF や日本を中心に支援が決定し，経常収支は第 4 四半期には黒字転換していた4 。またタイでは農村部への失業者の移動が起こり，農業が失業を吸収し，比較的経済危機の影響が小さかったことも早い経済回復の要因であった。。
インドネシアインドネシアは通貨危機を受けた国の中で最も被害を受けた国といえ，

1998 年の実質 GDP 成長率はマイナス 13.7%にまで到達し，99 年の第一四半期でもマ
イナス 9.1%と他の国に比べて非常に経済の回復が遅かった国である。インドネシアでは単なる金融・経済危機にとどまらずさらには社会危機にまで発展した。
インドネシアはタイとの貿易の関係からタイからの波及は不可避の状況にあった。
フロート制に移行するも 9 月にインドネシア企業の外貨が不足するという事態となり，一気に相場は下落した。インドネシアの特殊な事情により，予想外のドル需要から外貨準備の不足が懸念され，念のため IMF への支援を要請することとなった。インドネ
シアは ASEAN の盟主であることから，アメリカも加わった支援が決定した。
しかし，インドネシアでは不健全な金融機関に対する処理の不手際，政府と IMF との対立の深刻化，そして 98 年 5 月のスハルト大統領退陣時の華人に対する暴動，およびその後の政治的・社会的不安定と経済活動の極端な低下とあいまって深刻な社会危機となっていった。タイでは農村部が，また韓国でも農業奨励政策により農業部門が失業のショックを和らげたのと違い，インドネシアは不作により農業部門での吸収がままならず，結果として他の国よりも深刻な状況になった。
韓国

韓国では 97 年初めから中堅財閥の破綻，さらには銀行の資産内容悪化が問題となっていた。そのため欧米の銀行は資金回収を急いだが，韓国政府の要請もあり日本の金融機関は比較的慎重なスタンスをとっていた。ところが 11 月に日本で山一證
券などの破綻を受けて韓国でも金利の上昇だけでなく，外貨資金の調達そのものが困難になった。さらに統計外の在外借り入れが明るみになり，外貨資金は急激に悪化し，50%近いウォンの下落となった。
韓国の通貨危機が他の通貨危機と違うのは GDP で見て世界 11 位の経済が，先進国に波及する可能性を示したことである。98 年にはマイナス 5.8%の成長となったが，126

月の完全フロート制への移行，そして短期債務の繰り延べ協定，そして官民一体となった経常収支の改善の結果，経常収支は改善し，流動性危機を脱した。
香港

香港は中継貿易と国際金融センターとして栄え，1997 年 6 月まではイギリス領

として，そして 1997 年 7 月 1 日，つまりタイの管理フロート制移行の前日に中国に返還された地域であった。香港も他の東アジア諸国と同じく昔は香港ドルをポンドに固定していたが，後にドルに固定し，カレンシーボード制 (香港金融管理局ではリンク
相場制という) を採用していた。カレンシーボード制とは自国通貨を 100%以上の外貨準備で裏づけする公式的ドル化である。香港が固定相場制を採用する最大の理由は自国の産業が中継貿易のためである。GDP が日本の 4%しかないにもかかわらす，財・サービス貿易の依存度が GDP 比 230%とその対外依存度は以上に高いため，為替の安定がなによりであった。したがって，金融管理局にとって固定相場制を維持することが至上命題だった。
香港は 1997 年 10 月から 1998 年 9 月にかけて投機の波状攻撃を受けた。香港への投機が行われる契機となったのは台湾のドル相場への公的介入の中止である。台湾は香港と同じく順調な経済運営を行っていたのに加え，中華経済圏としてみなされていたので，台湾当局の決定は即時に香港も同様の結果を招くものと思われた。その後 4 回にわたり通貨投機をあびることとなった。
香港は通貨危機を免れたものの，結果として国内経済が悪化する結果となった。アジア地域において全体的な経済の悪化と貿易の不振によって香港は地盤産業そのものが低下した。さらに独自の金融政策を固定相場制と資本移動の自由のために放棄しているから高金利となり，これが高止まったため，資産価格の下落が相次いだ。そのため97 年でも 5.3%成長していたが，翌年にはマイナス 5.1%という後退を余儀なくされた。
マレーシア

マレーシアはアジア通貨危機下にあって固定相場制に戻った非常に珍しい国である。マレーシア自身も通貨危機により変動相場制に 97 年 7 月に移行することとなった。そのさなかに一時的にリンギに対して貿易取引にリンクした通貨バスケッ
ト制を導入し，ドル偏重を是正しようとした。これは 97 年 12 月に設置された国民行動評議会が 98 年 8 月に発表した国民経済再生計画でもバスケットレートの必要性を論じている。
しかしながら結局のところ 98 年 9 月 1 日に資本流出規制が行われるとともに，従来

7

どおりのドルとの固定相場制に移行する結果となった。

第2節

連動性についての先行研究

第 2.1 節VAR でのサーベイ

一般に株価の連動性については，VAR モデルでの Granger’s Causality を用いるケースが多い。2 変量での Granger’s Causality を羽森 (2000) によって説明すると，定常な2 変量について VAR モデル
Y1,t = φ10 +p
X

φ11 (k)Y1,t−k +k=1
pY2,t = φ20 +XpX

φ12 (k)Y2,t−k + u1,tk=1
p

φ21 (k)Y1,t−k +k=1X

φ22 (k)Y2,t−k + u2,tk=1において Y2 から Y1 への因果関係があるかどうかを

H0 : φ12 (1) = φ12 (2) = · · · = φ12 (p) = 0
HA : いずれかの k について, φ12 (k) 6= 0で検定し，棄却された場合，Y2 から Y1 への因果関係があるという意味である。

VAR 分析では Khalid & Kawai (2003) がある。これは単純な VAR だけでなく LA(Lag
Argued)-VAR による分析を行っている5 。LA-VAR は Toda & Yamamoto (1995) によって紹介された因果関係を分析する方法である。この方法は単位根検定や共和分検定に内包するバイアスを避け，直接各変数間の因果関係を分析することができる点で優れた手法である。Khalid & Kawai (2003) ではアジア地域について株価だけでなく，為替，金利を含めてラグを 1 として分析を行っている。株価のみに限っての分析分析結果は表 1.1 のとおりである。VAR ではインドネシアが多くの国々に影響を与えているのに対して，LA-VAR では全くその反対の結果が得られている点である。またタイを考えてみると VAR では通貨危機が起きた国に因果関係があるのに対し，LA-VAR ではそのようにはなっていない。なおこの論文の主たる結果は為替と株価の間の伝播がないことを示している。

Khalid & Kawai (2003) は株価だけでなく為替，金利も入れて分析していたが，株価のみで分析しているものとして Jang & Sul (2002) がある。これの一つの特徴は期

8

VAR モデル

LA-VAR モデル

HON

TaiwanTHA

IDN

HON,SIN,KOR

JPN

HON

MLY

IDN,Taiwan

IDN,THA

Phillipine

IDN,KOR,THA

HON

KOR

TaiwanSIN

TaiwanTaiwanTHA

IDN,THA
KOR

IDN,MLY,KOR

Phillipine

表 1.1: Khalid & Kawai (2003) での因果関係
注：株価のみの因果関係で，期間は 97 年 7 月から 98 年 6 月

間をアジア通貨危機が起きる以前から危機の期間中，危機が起きて以降 (1998 年 2 月
から)，および 2000 年に入ってからの 4 つに分けて分析を行っている点である。手法
は共和分検定と Granger’s Causality であるが，共和分検定については ADF 検定 (第 2章参照) によって共和分検定を行っている。しかし ADF 検定では検出力が強すぎるた
め必ずしも共和分関係にあるとはいえない6 。表 1.2 によると Granger’s Causality による分析で特に興味深いのは危機以前は全くどの国・地域も連動性が見受けられないのに対して，通貨危機以降は連動性が見受けられる点である。有意水準 1%で見てみる東南アジア地域の国々で連動性が見られ，特にシンガポール，香港が他の地域に強い因果関係を持っており，また 2000 年以降だと韓国もタイに強く影響を与えている。さらに本稿の分析対象ではないものの，日本と台湾は全く他の国に影響を与えていないというのが驚きである。

第 2.2 節

それ以外の実証分析

それ以外にもアジア地域における連動性についての実証分析は多く行われている。
特に渡部 (1996) は通貨危機以前の東アジアの株価について非常に珍しい研究を行っている。これは本稿と同じく日次収益率についてだけでなくボラティリティの連動性に

9

10/1/96-5/31/97

6/1/97-1/31/98

2/1/98-9/30/98

2/1/00-9/30/00

HON→

SIN

SIN,THA

Taiwan,THA

IDN→

SIN

THA

JPN→
KOR→

THA

SIN→

HON,IDN

HON,THA

IDN,THA

HON,SIN

IDN

Taiwan→THA→

表 1.2: Jang & Sul (2002) での因果関係
注：Jang & Sul (2002)p.102 の表で 1%基準で因果関係があるものだけを抜粋

日次変化率

ボラティリティUSA

HON,KOR,SIN,Taiwan,MLY,Phillipine,THA,JPN

GBR

HON,SIN,MLY,Phillipine,THA

USA

IDN,THA,JPN

GBR
表 1.3: 渡部 (1996) での因果関係ついて述べており，この論文では英米の株価を本稿と同じくボラティリティ変動モデ
ルで各国のボラティリティを推定し，その値を用いて回帰分析を行っている。その結果が表 1.3 である。日次変化率で見れば，インドネシアを除いて全ての国であり，一方イギリスはアメリカほどではないが 5 カ国に影響を与えている。ボラティリティではあまり有意ではなくアメリカが日本，タイ，インドネシアの 3 カ国のみに影響を与えている。また域内連動も試みているが相関係数を用いての分析なので，因果関係としての方向性はわからないままである。

第3節

本稿での分析方法

前節までは先行研究をサーベイしてきたがそれぞれの論文についていくつか問題がある。VAR モデルによる分析に伴う代表的な問題がモデルの選択そのものである。具体的にモデルが明示的に分かっている場合は問題ないが，今回のように全ての国の株10式指標を使うのか，それとも 2 国間で行うのかによっておのずと結果が異なってくることがある。たとえば今回のモデルについていえば，さらに金利，為替レートを入れるとなると同じような動きをする変数，すなわち多重共線性が強く出る変数が存在したり，また次数の選択によっても各変数の説明力が変化するので，結果として説明力を分散してしまい有意性を失ってしまう可能性がある。
さらに現代では金融変数を扱う場合はボラティリティを考えるのが一般的になりつつある。つまり変動分を考えられる変動と予期できない変動に分類するわけだが，先ほども述べたように VAR では平均的な関係しか考察できないので結果として予期できない変動分までを考慮していない。また渡部 (1996) では東アジア地域内のボラティ
リティの連動性について相関係数による分析でありどちらの経済からの影響なのかを方向性がわからないため知ることが出来ない。以上が先行研究についての簡単な問題点の指摘である。
ここで本稿での考え方について述べていく。通貨危機である以上，為替レートを分析対象とするのがよいと思われるが，多くの国で経済危機が起きていることを考えて
本稿では株価のみを対象として扱う。これはマレーシアや香港，シンガポールは通貨について固定為替相場制を採用しているため，通貨での伝染などの分析が説明できないという問題があり，後に説明するが，危機以前には全ての国が米ドルとの固定為替(またはそれに近い形での固定相場制) を採用しているため，前後での経済の結びつきを説明できない。さらに為替レートの場合，ほとんどが米ドルとの関係になるので，米ドルの影響を考えようとするとスイスフランをニュメレールにする必要がある。この結果米ドルかスイスフランかによって分析結果が異なる可能性が出てくる。また伊藤・
橋本 (2005) においても指摘されているとおり，株価の分析の場合国内経済の停滞から通貨危機が発生した，あるいはある国の経済の停滞が他の経済への停滞を生んでの通貨危機と多様な解釈が出来る。よって株価のみを対象とした。
次に分析手法であるが，本稿では Cheung & Ng (1996) によって開発された CCF ア
プローチを用いる。CCF アプローチとは Hamori (2003)p.2 によれば

1. 平均だけでなく分散についても因果関係を検定できる7 。
2. 同時にモデルを組む必要が無いため，相対的に簡単な手法である。
3. 調査する変数の数が多く，かなり長いラグが因果性のパターンに考えられるとき

11便利な手法である。

4. はっきりした漸近的な分布をもっており，その漸近的な性質は正規性の仮定に依存しない。

5. 通常の因果関係に比べて因果関係の時差の情報を提供する。
6. 単変量モデルを推定して得られた残差を用いるので，変数の欠如を気にしなくてもよい。
という特徴がある。特に 1 については非常に興味の多いところである。Granger’s Causal-

ity は最小二乗法によるのであくまでも平均的な関係しか議論ができない。一方，CCFの場合，分散についての因果関係を見ることができるので，特にある国でのボラティ
リティの変動が，他市場のボラティリティに影響を与えているのかが分かる点で，従来の手法に比べて有益である8 。ボラティリティの変動はさまざまな要因によって動く
ので情報の波及経路や伝染などとも考えられ，非常に多様な解釈が可能となる。また

6 からも理解できるように，VAR の問題点の一つであるモデルの組み立てに関する心配をしなくてもよい。
最後に期間について述べる。本稿では期間を通貨危機以前，つまりタイでの管理フ
ロート制移行が決定した 7 月より以前の期間を第 1 期，それ以降を第 2 期に分ける。具体的には第 1 期は 1992 年 4 月から 1997 年 6 月，第 2 期は 1997 年 7 月から 2004 年 11月となる。これにより Jang & Sul (2002) のようにどのように因果関係が変化していたのかを分析する。

Notes
1

通貨危機に関する理論考察について，ここでは詳しい内容は述べない。簡単なサーベイ文献としては服部 (2002) がある。
2

東アジア地域における生産性の向上については実はそれほど生産効率が改善されていないという意

見がクルーグマンによってなされている。詳しくは上川他 (2003)pp.243-244 参照。
3

シンガポールも固定相場制を採用している国であるが，貿易取引にリンクした通貨バスケットを採用しているため比較的ダメージは小さく，結果として固定相場制を守った国である。

12

4

当時は韓国やインドネシアも支援していた。

5

Khalid & Kawai (2003) の中では LA-VAR を MWALD と呼んでいる。

6

共和分については羽森 (2000) 第 9 章参照。

7

ここでの平均，分散はより厳密には平均方程式 (条件付期待値)，および分散方程式 (条件付分散) の意味である。詳しくは第 2 章参照。
8

Hamori (2003) では日米英独 4 カ国において LA-VAR と CCF アプローチによる株価の連動性を議論している。非常に面白いことに LA-VAR では日本はどこの市場にも影響を与えていないし与えられていないが，CCF では米からの因果関係がある。LA-VAR の場合，私たちの常識とは全く違う結果になっている分，CCF アプローチは非常に現実にマッチした結論となっている。

13

第 2 章 データに関する考察

はじめに
本章では扱うデータについての考察を行う。まず第 1 節で今回用いたデータの種類について解説を行う。株価データはすべて日次データであるが，日次データの場合，素直にそのままの形で利用することが出来ない。よって各小節にてそれぞれの問題点を指摘するとともに，それらの解決方法を解説していく。第 2 節では単位根検定を行う。
これは時系列モデルを分析する上では必須の検定であるが，今回第 3 章で説明するボ
ラティリティ変動モデルは原データが非定常であることが前提なので，ここでは各変数が 1 次の和分過程かどうかを単位根検定によって調べた。

第1節

データ

今回用いるデータは各国の平均株価，または株価指数である。どのような指標を用いたかは表 2.1 のとおりである。ただし，これらの指標のうち上から 8 番目のシンガ
ポールまでは Yahoo!Finance からのデータ，下 5 つはデータベースソフト CEIC によるものである1 。また各株価指標の時系列は図 2.1 から 2.13 のとおりである。なお図での全てのデータはレベルのまま用いており，ブラジルのデータについては初期値が一桁から始まっているのでデータが無いという意味ではない。
ただし単純にこのままデータが使えるわけではない。日次データを用いる点でいく
つか問題が発生する。以下ではその点を述べるとともにそれに対する方法を述べる。

第 1.1 節曜日効果

一つ目の問題は本稿で用いているデータが日次データであるために，曜日効果が発生する可能性が高いことである。曜日効果とはある曜日について株価の上昇 (または下

14

国名

略号

データ名

日本

JPN

日経平均 225 種

アメリカ

USA

S&P500

イギリス

GBR

FTSE100

フランス

FRA

CAC40

ドイツ

DEU

DAX

オーストラリアAUSAll Ordinaries

香港

HON

HANG SENG

シンガポールSIN

Straits Times

韓国

KOR

Seoul Composite

タイ

THA

SET

インドネシアIDN

JAKALTA Index Composite

マレーシア

MLY

KLSE Composite

ブラジル

BRA

BOVESPA

表 2.1: 各国の略号・株価指標

落) が強く見られたりする現象のことである。たとえばアメリカ市場において月曜に株価の下落が見られ，それにともなって日本市場では火曜日に株価が下落するということが古くから知られている。渡部 (2000)p.65 では近年において日本では月曜にこのような効果が見られるという結果を示している2 。これがあるために系列相関が強く出る可能性があるのでその点を排除するために次の曜日ダミーを用いる。
 1 火曜日のとき
DTue =
 0 それ以外の曜日のとき

 1 水曜日のとき
DWed =
 0 それ以外の曜日のとき
 1 木曜日のとき
DThr =
 0 それ以外の曜日のとき
 1 金曜日のとき
DFri =.
 0 それ以外の曜日のとき

15

(2.1)

(2.2)

(2.3)

(2.4)

ここで月曜が無いのは (4.2) 式の定数項が月曜の動きを示しているからである。つまり推定された定数項の値には曜日ダミーの無い場合の値に加え，月曜ダミーの効果が含ませている。これにより後に説明する残差の系列相関の値を減らすことが出来る。

第 1.2 節祝日

二つ目の問題は祝日である。祝日を排除して行う場合，他の市場と異なる時差が発生する。これは CCF アプローチの結果を大きく変えることになってしまう。また本来残差の系列相関があるにもかかわらず，系列相関を過小評価してしまう恐れがある。
本稿では t 期に祝日などによる取引休止があったとするとYt = 0.25(Yt+1 + Yt−1 ) + 0.125(Yt+2 + Yt−2 ) + 0.0625(Yt+3 + Yt−3 )(2.5)+ 0.03125(Yt+4 + Yt+5 + Yt−4 + Yt−5 )を計算し，それを祝日の値として利用する。ただし，Yt は t 期での株価の値を意味している。しかし，厳密に正しい欠損値の求め方があるわけではなく，また勝手にデータを加えているので，式を推定する際に次の祝日ダミー変数 1 祝日の場合
Dholiday = 0 それ以外

(2.6)

を用いる。

第 1.3 節韓国の特殊性

最後の問題は韓国である。韓国は非常に特殊な事情を持ち，1998 年 12 月 5 日までの土曜日に市場が開いている。ここでは分析の対象は平日であり，また CCF アプローチに変なズレを生じさせてしまうので本稿では土曜の値を消去して分析を行う。しかしながら分析の対象が平日の月曜から金曜であることを考えると土曜日の値を消去する
ことで金曜から月曜の変化率が非常に高くなり，結果として月曜のボラティリティが過大になる恐れがある。そのためここでは土曜日ダミー 1, 土曜日が開いている場合の次の月曜日
DSat =
 0, それ以外

16

(2.7)

を使う。これにより金曜日から月曜日の変化が大きかったとしてもそれを排除することが出来る。
以上 3 つがここでのダミー変数の扱いであるが，これらを用いるのは実際の推定のときで，次節の単位根検定では用いない。これは一つには単位根検定はそのものを問題にする上では非常に重要であるが，今回はあくまでも各変数が 1 次の和分過程かどうかを調べるための予備検定であるので，単位根検定では用いなかった。

第2節

単位根検定

まず原系列が非定常時系列であるかどうかを調べる。当然非定常でない場合にはARCH 型モデルは利用できない。
さて最もポピュラーな単位根検定は ADF(Augmented Dickey-Fuller, 拡張ディッキー・フラー) 検定で∆Yt = βYt−1 +kX

γi ∆Yt−i + ut

(None)(2.8)(Constant)(2.9)(with Trend)(2.10)

i=1∆Yt = µ + βYt−1 +kX

γi ∆Yt−i + ut

i=1

∆Yt = µ + δt + βYt−1 +kX

γi ∆Yt−i + ut

i=1の 3 式それぞれについて

H0 : β = 0
HA : β < 0(2.11)

を検定するモデルである。ただし ∆ は階差を取っていることを意味し，∆Yt = (1 −P
L)Yt = Yt − Yt−1 で L は階差演算子である。 項は拡張項といわれる部分である。拡張項の次数の選択については一般的な時系列モデルによる次数の選択と同じで，次数の決定方法は主に情報量基準と Ljung-Box 検定による残差分析の 2 つがある3 。ここでは赤池情報量基準 (Akaike Infomation Criterion, AIC) を用いてそれが最小になる次数で検定を行った。次数の選択方法は第 3 章での Ljung-Box 検定を用いるほうがより厳密であるが，前節の最後にも述べたように，あくまでも予備検定なので AIC 基準による選択を行った。EViews5.1 では指定した範囲で AIC が最小になる次数を選択する機17

能があるので，今回は第 1 期，および第 2 期ともに日次データであることを考え，15
次までを選択の範囲とし次数の決定を行った。
なお今後，株価などについては自然対数をとることにする。これは対数をとった株式指標が 1 次の和分過程 (今後は I(1) と表記する) である場合，その階差形に 100 を掛けたものが対前日変化率となるからである。実際µ
100 × [ln(Yt ) − ln(Yt−1 )] = 100 × ln
µ

Yt
Yt−1

¶

¶
Yt
= 100 × ln 1 − 1 +Yt−1µ¶Yt − Yt−1= 100 × ln 1 +Yt−1となり，ここでYt − Yt−1
が十分小さければ，
Yt−1µ¶
Yt − Yt−1
Yt − Yt−1
ln 1 +'
Yt−1
Yt−1

なので対数階差 ×100 は対前日変化率となり，定常時系列が得られる。なお 100 をかけることは単純な線形変換であるので，今後の単位根検定などの結果に影響を与えることは無い。
自然対数をとった状態での単位根検定の結果は表 2.2 から 2.4 までである。なお表中の ∗ は 1%で有意であるという意味である。

分析結果
分析結果を見るとブラジルの第 1 期を除く全ての国でレベルでは有意ではないが，一階差を取った場合だとすべて 1%基準で有意であることからすべての変数で I(1) 変数であることがわかる。ブラジルの第 1 期については確かに定数項つきの単位根検定
では I(0) 変数と言えなくもないが，他の単位根検定では単位根があるという結果を得ている。したがって 2 つのモデルでは単位根があるのだから結果として単位根があり，I(1) 変数と判断する。
以上により単位根検定は終了である。単位根検定の結果から各変数が I(1) であることがわかり，これにより各変数について次章で紹介するボラティリティ変動モデルを用いることが出来る結果となった。

18

Notes1

データベースソフト CEIC は高橋克秀助教授のご好意により使用させていただいた。これがなければこの論文は完成しなかった。心より感謝いたします。
2

なお曜日以外にも月効果，旬効果など多数ある。詳しくは加藤 (1990) 参照。

3

詳しくは羽森 (2000)pp.124-126 参照

19

第 3 章 実証分析のための準備

はじめに
一般に株価などの金融時系列は非定常時系列であることが一般的で，実際に渡部(2000)pp.8-11 の例からもあまり予測ができないことを示している。前章においても今回用いたデータの全てが非定常時系列であることがわかる。近年 Engel (1982) の先駆的な研究により，2 次の動き，つまりボラティリティの動きを観察し，リスク評価を行うことが中心となっている。ARCH モデルはモデルを推定し得られた残差を利用して確定的な関数として分散を推定している。残差は確定した値なので，この点を変えることがなければモデルの拡張が自由にできるため，現在でも多くの ARCH 型モデルが提案されている。まず第 1 節ではボラティリティ変動モデルの一つである ARCH 型モデルを紹介する。本稿では ARCH 型モデルの中でも特に優れているとされる EGARCH
モデルを用いる。さらに ARCH 型モデルの次数の決定，推定値の有意性について説明する。第 2 節では本稿の分析方法である CCF アプローチを Cheung & Ng (1996) にしたがって紹介する。

第1節

ボラティリティ変動モデル

本稿では Nelson (1991) で紹介された EGARCH モデルを採用するが，その前段階としてボラティリティ変動モデルの基礎である Engel (1982) の ARCH，および Bollerslev(1986) の GARCH について触れておいた後，特に EGARCH モデルを採用する理由となる特性を紹介することにする1 。

20

第 1.1 節

ARCH モデル

まず ARCH モデルの説明を行う。ARCH モデルは Engel (1982) によって紹介されたボラティリティを分析する方法でその式はσt2 = ω +qX

αj εt−j

(3.1)

j=1

で表すことができる。つまり AR モデルなどで推定して得られた残差を説明変数としてP
ボラティリティσt2 を推定している。 項が存在するのは一般に予期せざる変動 (ショック) があった場合に，それが簡単に収束せず，ある一定の期間大きな変動が続くという
ボラティリティクラスタリング (volatility clustering) という現象を捉えるためである。
実際には q の値が大きくなることがあるが，その場合には非常に次数が大きくなる傾向がある。その点を改良しているのが次の GARCH モデルである。

第 1.2 節GARCH モデル

Bollerslev (1986) は ARCH モデルでは次数の拡張のみによってボラティリティクラ
スタリングを説明しているとして，過去のボラティリティを含んだモデル

σt2 = ω +pX

2βi σt−i
+

i=1

q
X

αj εt−j

(3.2)

j=1

を提唱した。ここで GARCH(1,1) モデルについて考えてみよう。
2σt2 = ω + βσt−1+ αε2t−1

および
2
2
σt−1
= ω + βσt−2+ αε2t−2を用いれば2σt2 = ω + βσt−1+ αε2t−12+ α(ε2t−1 + βε2t−2 )= ω(1 + β) + β 2 σt−2(3.3)

となりさらにこれを続けていくと β < 1 であれば

σt2 =

∞
X
ω
+α
β i−1 ε2t−i ,
1−β
i=1

21

(3.4)

つまり GARCH(1,1)=ARCH(∞) となることがわかる。以上のことから現在分散項を含む ARCH 型モデルにおいては次数の拡張をあまりおこなわくもよく，実証分析では経験的に (p, q) =(1,1),(1,2),(2,1),(2,2) の 4 つで推定すればよいと言われている2 。
しかし上記二つのモデルは次の 2 つの点で問題がある。一つは全てのパラメータの非負制約である。もし一つでも負がある場合，ボラティリティの値が負になってしまう可能性がある。しかしここでのボラティリティは条件付分散であり，分散である以
上その値が正でなければならない。二つ目に情報の非対称性である。一般に株価については上昇するときよりも下落するときのほうが大きいことがあるが，残差を二乗しているため結果的に非対称性を反映できていない。これら 2 点の問題を同時に解決しているのが次に紹介する EGARCH モデルである。

第 1.3 節EGARCH モデル

ARCH,GARCH モデルでは全てのパラメーターについて非負制約を課さなければならなかった。また現実の株式市場においてボラティリティは株価が上昇するときと下落するときとでは違うことが知られている。これを明示的に扱うモデルの一つが EGARCH
モデルである。一般に EGARCH(p, q) モデルは

ln(σt2 ) = ω +pX

2βi ln(σt−i
)+

i=1

q
X

αj [θzt−j + γ(|zt−j | − E(|zt−j |))]

(3.5)

j=1

である。ここで E(|zt−j |) 項について説明を加える。この項は zt について様々な分布にp対応するために設けられた項なので，たとえば正規分布では 2/π になる。つまり定数になるので，これは ω に加えても差し支えない。したがって実際に推定する際には次の式

ln(σt2 ) = ω +pX

2βi ln(σt−i
)+

i=1

q
X

(αj |zt−j | + γj zt−j )

(3.6)

j=1

のように書き換えることができる。これを EViews5.1 によって推定する。
次に EGARCH モデルの特性を述べていく。(3.6) 式からもわかるように ln(σ 2 ) であるから真数条件より σ 2 > 0 という非負条件が確保されるとともに，対数を取っているためパラメータの非負制約が解除されるという利点を持つ。さらに EGARCH(1,1) モ

22

デルについて，zt−1 が正の場合
2ln(σt2 ) = ω + β1 ln(σt−1) + α1 |zt−1 | + γ1 zt−1
2
) + (α1 + γ1 )zt−1= ω + β1 ln(σt−1(3.7)となり，zt−1 が負の場合
2
ln(σt2 ) = ω + β1 ln(σt−1) + α1 |zt−1 | + γ1 zt−1
2
) + (α1 − γ1 )zt−1= ω + β1 ln(σt−1(3.8)となる。つまり ARCH 項においてパラメータ α, γ によって情報の非対称性を考慮しているのである3 。以上 2 点が EGARCH モデルの特徴である。

第 1.4 節推定量の有意性について

ARCH 型モデルでは最尤法により推定がなされる。なお本稿は EViews によりパラメータを推定している。一般に最小二乗法では各パラメータの有意性については t 分布
によって行うが，最尤法の場合，各パラメータの有意性については標準正規分布で行う。ただし今回は基準化残差を正規分布と仮定して尤度を計算する疑似最尤法によって推定しているが，サンプルが非常に大きい場合には同様に正規分布に収束することがしられているので，同様に標準正規分布によって検定が可能となる4 。

第 1.5 節ARCH モデルにおける次数の選択

前章でも述べたように時系列における次数の決定には 2 つある。後の第 4 章ではシュ
ワルツ情報量基準 (Schwarz Baysian Information Criterion,SBIC) で次数を選択し，その次数において残差の系列相関が無いかどうかを Ljung-Box 検定にて調べる。検定方
法は

H0: ρ(1) = ρ(2) = · · · = ρ(s) = 0

HA : いずれかの k(k = 1, 2, . . . , s) に対してρ(k) 6= 0という帰無仮説・対立仮説をたてて，次の検定統計量

Q(s) = T (T + 2)sXρ̂2 (k)
k=1

23

T −k

で Ljung-Box 検定

Q(s) > χ2α (s − パラメータ数)を行うというものである。ただし，ρ̂(k) は残差の k 次の自己相関係数であり，T はサ
ンプルの大きさ，χ2α はカイ自乗分布の 100 × α%の棄却域の臨界値である。
以上が一般的な次数の選択方法であるが，ARCH モデルにおいてはそれが利用できないという欠点がある。一般に ρ̂(s) の分布がµ¶
1
ρ̂(s) ∼ N 0,
T

(3.9)

に従う5 。しかしながら Diebold & Lopez (1995) によると ARCH 型モデルでは自己相関の分布がµρ̂(s) ∼ N

1
0,
T

µ

γy2 (s)1+σ̂ 4¶¶(3.10)であることが知られており，系列相関がないという帰無仮説を過剰に棄却する傾向がある。ただし，σ̂ 4 は Yt の標本分散の二乗，γy2 (k) は {Y1 − Ȳ }, {Y2 − Ȳ } · · · {YT − Ȳ }の k 次の自己共分散である。本稿において採用する CCF アプローチにおいては残差の系列相関がないことが前提条件である。したがって Ljung-Box 検定における修正された検定等計量を M Q(s) とすると

M Q(s) = T (T + 2)

s µ
X
k=1

σ̂ 4
σ̂ 4 + γy2 (k)¶ρ̂2 (k)T −k(3.11)となる。また同様に残差の二乗の Ljung-Box 検定の修正検定等計量を M Q2 (s) とすると
2

M Q (s) = T (T + 2)

s µ
X
k=1

σ̂ 4
σ̂ 4 + γy2 (k)¶ρ̂22 (k)T −k(3.12)となる6 。ただし ρ̂2 (k) は k 次の残差の二乗の自己相関係数である。
以上が残差診断による ARCH 型モデルの次数選択の方法である。現在のところ ARCH型モデルにおける次数の決定について確定的な手順は現在のところ存在しない7 。本稿
では従来の時系列分析の手法と同じく AR(k)-EGARCH(p,q) について，

1. AR(k) モデルにおいて推定を行い，SBIC 基準を最小にする次数 k ∗ を選択する。
2. AR(k ∗ )-EGARCH(p,q) モデルにおいて (p, q) = (1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2) で推定を行い，SBIC を最小にする次数 (p∗ , q ∗ ) を選択する。

24

3. AR(k ∗ )-EGARCH(p∗ , q ∗ ) モデルから得られた基準化残差，および基準化残差の二乗において修正 Ljung-Box 検定を行い，ともに棄却されなかった場合，次数k ∗ , p∗ , q ∗ で決定し，一方でも棄却された場合，k ∗ + 1 として 2 に戻る。
を本稿での次数の採用方法として用いる。これは全体での大まかな流れであり，いく
つかの変数に推定する上で問題があったので次章ではその点が書かれている。

第2節

CCF アプローチ

ここでは本稿のメインである CCF アプローチの導出を Cheung & Ng (1996) に従って行う。
二つの変数 Yi,t (i = 1, 2) について

Yi,t = µyi ,t +phyi ,t · εt ,

εi,t ∼ (0, σi2 )(3.13)と書くことができる。ただし，µyi ,t+1 = E[Yi,t+1 |It ], hyi ,t+1 = E[(Yi,t+1 − µyi ,t )|It ] でそれぞれ条件付期待値 (または平均方程式)，条件付分散 (または分散方程式) であり，また It は第 t 期までの情報集合を意味する。これから次のようにして基準化された残差を得る。

Y1,t − µy1 ,tp= z1,thy1 ,tY2,t − µy2 ,tVt = p= z2,thy2 ,tUt =(3.14)(3.15)

以上の結果について k 次のラグをもった標本時差相関係数 ruv (k) はruv (k) = p

cuv (k)cuu (0)cvv (0)と表される。ここで cuv (k) は k 次のラグの標本時差共分散で
1X
cuv (k) =(Ut − Ū )(Vt−k − V̄ ), k = 0, ±1, ±2, · · ·T(3.16)(3.17)である。また cuu (0), cvv (0) は Ut , Vt の分散である。以上の式の展開は平均についての因果性検定であり，分散については (3.14)，(3.15) を(Y1,t − µy1 ,t )22= z1,thy1 ,t(Y2,t − µy2 ,t )22
Vt == z2,thy2 ,tUt =25(3.18)(3.19)

と変換し，同様にして標本時差相関係数を得ればよい。前節での記述のように相関係数の分布はµruv (k) ∼ N

1
0,
T

¶
(3.20)となるので，ここで k 次のラグを持つ検定等計量を CCF(k) とするとCCF(k) =√T ruv (k)となり，  
CCF(k)
0
1 0
T →∞

−
 ,
→ asymptotically N   , 
CCF(k 0 )0
0 1

(3.21)

k 6= k 0 ,(3.22)つまり CCF(k) は漸近的に独立した標準正規分布に従うので，次の仮説検定

H0 : CCF(k) = 0 (因果関係が無い)
HA : CCF(k) 6= 0 (因果関係がある)(3.23)

を行うことで，因果関係の有無を導き出すことができる8 。今回は株の日次データを採用しており，前後半ともに 1000 以上の大きさがあるのでここでは 1%を有意水準として採用し，また分析結果については CCF(k) でなく ruv (k) の値を載せている。

CCF アプローチは時差を用いての分析なので，k = 0 の時点については CCF アプ
ローチでは単純な相関係数と考える。つまり因果関係を見る場合には k 6= 0 の値で(3.23) の結果を見ることによって因果関係を見つける。

Notes
1

ARCH に関するサーベイ文献としては Bollerslev et al (1994)，また日本語文献としては渡部 (2000)などがある。
2

渡部 (2000) では次数が 3 の場合も行っているが，ここでは 2 次までをモデルとした。

3

情報の非対称性を考慮するモデルはいくつもある。詳しくは渡部 (2000) 参照。

4より詳しい内容については渡部 (2000)2.2 節参照。

26

5

これは T が非常に大きい場合である。厳密には Ljung & Box (1978) でも示されているように ρ̂(s)の分布はµρ̂(s) ∼ N

T −s0,
T (T + 2)¶となっているが，本稿では Diebold & Lopez (1995) の説明にしたがってこのように書いている。なお後の修正した検定統計量は Ljung-Box 統計量にしたがっている。
6

ここでは ρ̂2 (k) も ρ̂(k) と同様な分布を持つと仮定している。現実には ρ̂2 (k) の分布に σ̂ 4 や γy2 (k)の項が含まれるかはわからない。
7

Bollerslev et al (1994)pp.3010-3012 では他の次数選択の方法が示されている。

8

これ以外にも分析方法があり，j 次から k 次までに因果関係が歩かないかを分析する方法として

S=T

k
X

ruv (i)2

i=j

で S > χ2α (k − j + 1) となるかどうかを分析する方法である。なお本稿では (3.23) 式に基づいて分析し
ている。

27

第 4 章 実証分析

はじめに
本章ではメインである CCF アプローチによる実証分析を行う。まず第 1 節では各変数について EGARCH モデルを推定し，またそれぞれの変数の推定した結果の問題点を指摘する。第 2 節では CCF アプローチにより，先進国からの影響，そしてアジア地
域内の連動性について述べる。最後にこの論文での問題点をいくつか説明する。

第1節

EGARCH モデルの推定

まずは AR-EGARCH モデルについて推定を行う。ここでは第 2 章で議論した各ダ
ミーを用いて推定を行う。したがってここで推定するモデルは

yt = c +kXφh yt−h + δ1 Dholiday + δ2 DTue + δ3 DWed + δ4 DThr + δ5 DFri + εt (4.1)

h=1

εt = σt zt
ln(σt2 ) = ω +

(4.2)
p
X
i=1

2
βi ln(σt−i)+

qX(αj |zt−j | + γj zt−j )

(4.3)

j=1

となる。さらに韓国についてはこれらに土曜日ダミー項 δ6 DSat を含めたモデルとなる。
第 1 章でも説明したとおり，ここでは第 1 期間を通貨危機が起こる前，つまり 1992
年 4 月から 1997 年 6 月までを，第 2 期間を通貨危機が起きて以降，1997 年 7 月から

2004 年 11 月までの間をとり，それぞれにおいて AR-EGARCH モデルを推定した。な
おここでの Ljung-Box 検定では 5%を有意水準とし次数を決定した。
なおここで説明しておきたいことがある。一つ目は実際には分散方程式，つまりEGARCH 項に曜日ダミー等を含んだモデルで推定した。これは平均方程式において曜
日効果等を考慮したにもかかわらず，分散方程式，つまりボラティリティの曜日の変化を考慮していないということになるのでダミー項を含んだ。しかしながらこれを行った

28

場合，AR(1)-EGARCH(1,1) モデルでもパラメータ数が最低でも 16 となり，Ljung-Box
検定において M Q(17) からの検定となる。実際に推定するとダミー項がない場合と比較して自己相関の値にあまり違いが無いにもかかわらず，自己相関がないという帰無仮説を棄却してしまうことがあった。ダミー項を抜いた場合，M Q(12) からの検定となり，帰無仮説を採択するケースがいくつか見られたので，本稿では (4.3) 式にダミー項を加えた場合，過剰に変数が含まれたもの，さらに言えば平均方程式において曜日
効果を考慮したものと考え，(4.3) 式で推定を行うものとする。
ここからは個別の変数について問題点を述べていく。まず第 1 期の韓国についてである。韓国は基準化残差の系列相関は k = 1 次でもないものの基準化残差の二乗については系列相関が残っている。これは実際に次数の拡張を行っても劇的に値が変化することはなく，結果として系列相関を排除できなかった。したがってここでは 1 次によって判断する。
第 1 期のドイツでは 10 次まで拡張しても依然として 1%水準では採択できるものの5%では棄却された。したがって 1%で採択されるようになった 6 次までを次数としている。
第 1 期のフランスは基準化残差の二乗の値が 26 次で非常に高かった (0.1 強) が，k = 7
次のときにこの値が 0.086 と劇的に変化したのでこの値を平均方程式の次数として選択した。
最後に第 1 期のブラジル，インドネシア，そして第 2 期のインドネシアとタイである。これらは次数を拡張しても系列相関を排除できなかった。したがって 10 次を次数として選択して，それぞれの自己相関を表にした。ただ第 1 期のインドネシアは残差の二乗の系列相関は 21 次において 0.380 と異常な相関を示していたが，他では全く系
列相関が見られなかった。
以上が各変数の問題点である。これらの問題は全て残差の系列相関があるということであるが，ある値を除いては非常に小さかったり，また低次では系列相関の値が非常に低いことを理由に分析が可能だという判断とする。以上を述べた上で平均方程式，
および分散方程式についての推定結果が表 4.3 から 4.6，問題となった変数の自己相関が表 4.7,4.8，修正 Ljung-Box 検定の結果が表 4.9，また EGARCH モデルにより推定された各国のボラティリティが図 4.1 から 4.13 となる1 。

29

第2節

CCF アプローチによる分析

ここから CCF アプローチにより分析を行う。各時差相関係数 ruv (k) の値は表 4.10
から 4.22 のとおりである。なおここでは 1%基準を中心にしているが一応 5%基準についても予備で標記しておいた。またこれでは見にくいのでこれを 1%基準によって簡単にしたのが表 4.23 である。この表は左に書いてある国が他の国に因果関係があるかどうかを意味している。この結果について考察していこう。
まず先進国からの因果関係から見ていく。当たり前のことだが，ヨーロッパ，そしてアメリカは時期に関係なく世界の各国に影響を与えていることがわかる。しかしドイツにおいては特に第 1 期においてあまり影響を与えていない。ボラティリティで考えてみると，第 1 期よりも第 2 期のほうがアメリカやヨーロッパからの影響があるように見える。第 1 期だけで見てみるとこの結果は渡部 (1996) と大体同じ結果となっていることが分かる。
次に通貨危機が波及したブラジルについて見てみると，韓国とタイからの因果関係があるが，これらは両方とも分散のみでの関係である。さらにブラジル自身は第 1 期
はそれほどでもないが，第 2 期は非常に多くの国への因果関係がある。しかしブラジ
ルの世界市場での小ささを考えるとこれはアメリカの影響によって得られた可能性があるので，ブラジルが他の国へ因果関係を持っているかどうかは疑問である。
最後にメインであるアジア地域を見ていこう。特に興味深いのはタイの第 1 期の因果関係である。これによるとタイはインドネシア，韓国，マレーシア，そしてアメリカとなっているが，アメリカを無視して考えてみるとその他の国は通貨投機をうけ，結果として変動相場制に移行していった国である。Jang & Sul (2002) では通貨危機以前では連動性が見られなかったという結果となっているが，この結果に反した結果となっている。このタイの結果を見ると，他の国で通貨危機を受けたことが実証的に示したといえる。また第 1 期までを見ると分散の関係よりは平均の関係が多いことからもショック的要素よりは実物的要素が大きく影響を与えているのではないかと推論できる。ただし日本と韓国については分散の因果関係が見られる。第 1 章でも触れているように韓国については日本からの影響が考えられるが，多くの実証分析の場合日本からの影響があったという結果になっていないのに対し，本稿では分散の関係，つまり日本での金融機関の破綻が強く影響を与えたという結果となっている。さらにアジ
ア全体で考えると，全体としての連動性は強まっている傾向がある。

30

おわりに
本稿では CCF アプローチによって分散の関係についても分析を行った。この手法は現在では少しずつではあるが利用されるようになったが，依然として珍しい手法である。その意味ではこの論文はアジア通貨危機への新しい見方を提供したといえる。
ただ本稿でのこの分析についてもいくつか問題があることを指摘しておかなければならない。一つは時間である。どうしても CCF アプローチを使うためには長期的なデータが必要となる。つまり長期的な関係を調べることが出来る点では非常に便利であるが，今回のような短期的な影響ではどのようになるか分からない。
二つ目にボラティリティの推定がある。近年では多変量モデルでのボラティリティ
モデルがある。実際に論文を探している最中にこれにより日本とアメリカからのボラ
ティリティスピルオーバーを検定している論文を見つけたが，内容があまり理解できていないのでここでは控えた。また単純に単変量時系列分析においてもモデルの特定にいくつか問題がある。この論文では基準化残差 zt について標準正規分布を仮定しているが，現実には裾が厚い，つまり t 分布のほうが当てはまりがよいという結果がある2 。また平均方程式にボラティリティを考慮した ARCH-M(in Mean) モデルを適用することで結果が大きく変わる可能性もある。このようなモデルで結果がどうなるかが今後の個人的関心である。

Notes
1

ここでは第 1 期，第 2 期を一緒にグラフ化している。

2

このことを支持する論文は多い。

31

あとがき
私は小さい頃からいろいろなことに興味を抱いてきた。そのことが祟ったのか経済学
部にきてもいろいろな分野を，もとハイレベルな勉強をしてみたいと思って，それを実践してきた。より経済学に興味がわくきっかけとなったのは 2 回生のときの中西訓嗣
教授の国際経済理論学習グループであった。そしてアドヴァンスドコースに入り，結果大学院への進学を決めた。
本稿を書くきっかけとなったのは羽森茂之教授の特別演習，また上級計量経済学，そして高橋克秀助教授の外国書講読によるものである。それまで私は理論経済学の方を重点的にやっており，実証分析を実際にやってみるということはなかったし，友達任せに実証分析をしていたほどだった。上級計量経済学ではちょうど私が受けたときか
ら時系列分析に重点を置き，しかも近年一般的手法となりつつあるボラティリティ変動モデル，また本稿で採用した CCF アプローチを教えていただいた。しかしその頃は何をやっているのか分かりもしなかったし，結局単位根が何なのか，共和分って何，という感想しかなく単位を取得してしまった。しかし外国書講読で EViews の使用法を学んだり，また特別演習で時系列分析を行い，批評をいただくことで少しずつ理解していった。また自分で論文を読んだりして理解しようとした。実際に特別演習のレポートの内容がこの論文の礎になっている。
この論文を書くのにも多くの苦悩があった。一つは LATEX である。私は 3 回生の時から LATEX を使用しているので，書くことそのものはあまり負担ではなかったが，デフォルトの状態は神戸大学の論文形式ではなかった。だからその形式に合うよう自分でクラスファイルを修正し，なるべくその指定に従おうとしたために結果としてそれにかなりの時間を費やしてしまった。二つ目はデータである。もともと Yahoo!Financeで手に入る 2000 年までのデータについては編集していたが，それ以外は編集していな
く，また編集中に間違ってデータを削除したことに気づかず最初からやり直しを何度も行った。さらに他の地域のデータが無かったためあきらめようと思ったが，高橋克秀助教授からはデータの提供を受け，完成にこじつけることが出来た。また羽森教授

32

にはこの論文を書くに当たり，いくつものアドバイスをいただいた。本当に心から感謝している。
最後にもともとこのような論文を書くときにもいろいろ考えたりして一つも先に進むことが無かった。そのような中で私の迷いをなくし，整理立ててくれたのはゼミの教官である田中康秀教授であった。田中教授には論文の書き方，考え方など基礎的なところから教えていただいた。私を指導してくれた方々には本当に感謝している。

2006 年 1 月 20 日
山田和也

33

参考文献
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Bollerslev, T., Engel, R.E., & Nelson, D.B. (1994) “ARCH Models,” in Engel, R.E.
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Cheung, Y.W. & Ng, L.K. (1996) “A Causality-in-Variance Test and its Application
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Diebold, F.X. and Lopez, J.A.(1995) “Modeling Volatility Dynamics[with Comments],” in K.D.Hoover (eds), Macroeconometrics, pp.427-472,Kluwer Academic
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Jang, H. & Sul, W. (2002) “The Asian Financial Crisis and the Co-movement of Asian
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Khalid, A.M. & Kawai, M. (2003)

Was Financial Market Contagion the Source of

Economic Crisis in Asia? Evidence Using a Multivariate VAR Model,

Journal of

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Hamori, S. (2003) An Empirical Investigation of Stock Markets : the CCF Approach,
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Ljung, G.M. & Box, G.E.P. (1978) “On a Measure of Lack of Fit in Time Series
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34

Nelson, D.B. (1991) “Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns : A New Approach,” Econometrica, Vol.59, No.2, pp.347-370.
Toda,H. and Yamamoto,T. (1995), “Statistical Inference in Vector Autoregressions
with Possibly Integrated Processes,” Journal of Econometrics, vol.66, pp.225-250.
The World Bank (1993) The East Asian Miracle, Washington, D.C. (白鳥正喜 監訳(1994) 『東アジアの奇跡』, 東洋経済新報社).
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伊藤隆敏・橋本優子 (2005) 「アジア通貨・株価の伝播と連動性に関する分析」, COE

Discussion paper series of Tokyo University.
加藤清 (1990) 『株価変動とアノマリー』, 日本経済新聞社.
上川孝夫・藤田誠一・向壽一 編 (2003) 『現代国際金融論 [新版]』, 有斐閣.
羽森茂之 (2000) 『計量経済学』, 中央経済社.
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渡部敏明 (1996) 「東アジアの株価の時系列分析—米英からの波及効果と域内連動—」,『フィナンシャルレビュー』渡部敏明 (2000) 『ボラティリティ変動モデル』, 朝倉書店.

Yahoo!Finance HP http://quote.yahoo.com/m2?u

35

第1期

レベル

AUS
一階差

レベル

BRA
一階差

レベル

DEU
一階差

レベル

FRA
一階差

レベル

GBR
一階差

第2期

次数

ADF stat

次数

ADF statnone

2

1.961401.0707const

2−0.46510−1.0449

with trend

1−1.93510−2.3575none

0−33.5681∗

3−22.1406∗

const

1

−26.1073∗3−22.1691∗

with trend1−26.1031∗

3−22.1756∗

none

13

2.7708110.5577const

1−3.863∗11−1.3098

with trend

1−0.440711−2.3705none

12−7.2095∗10−11.8307∗

const

0

−34.8093∗

10−11.8437∗

with trend

0−35.248∗10−11.8778∗

none

12

2.396500.0489const

91.54690−1.4734

with trend

12−1.27890−2.0774none

11−10.3474∗5−19.0889∗

const

11

−10.6303∗5−19.084∗

with trend8−14.0918∗5−19.0949∗

none

8

1.05836

0.3719const

8−0.1225−1.5425

with trend

8−1.07466−1.7243none

7−14.4196∗5−19.9263∗

const

7

−14.4591∗

5−19.9264∗with trend

7−14.5441∗5−19.9665∗

none

7

2.255

10

−0.1041const

7−0.109410−1.2736

with trend

1−2.570310−2.2596none

0−34.7219∗9−14.587∗

const

6−15.6145∗9−14.5833∗

with trend6−15.6198∗9−14.5944∗

表 2.2: 単位根検定 (1)注:∗, ∗∗, ∗ ∗ ∗ はそれぞれ 1%,5%,10%有意であることを意味する。以下
同じ。

36

第1期

レベル

HON
一階差

レベル

IDN
一階差

レベル

JPN
一階差

レベル

KOR
一階差

レベル

MLY
一階差

第2期

次数

ADF stat

次数

ADF statnone

3

1.85478−0.1433

const

3−1.3355

10−2.2344with trend3−2.661510−2.2021none

2−19.4092∗

7−15.3721∗

const

2

−19.52∗

7−15.3685∗

with trend2−19.5143∗7−15.3938∗

none

13

1.6477110.2441const

13−1.356811−1.4398

with trend

13−2.458111−2.2568none

12−7.4885∗10−11.9184∗

const

12

−7.6853∗10−11.9193∗

with trend

12−7.6868∗10−12.0621∗

none

10.23032−1.0599

const

0−2.47422−1.6742with trend

0−2.73922−1.8037none

0−38.7536∗1−32.8936∗

const

0

−38.7411∗1−32.9095∗

with trend

0−38.7279∗1−32.9134∗none

00.41352

0.0458const

0−1.64042−1.7437

with trend0−1.22132−2.362none

1−24.6921∗

1−31.6941∗

const

1

−24.6887∗1−31.6863∗

with trend

1−24.7211∗1−31.6927∗

none

2

1.2788

6−0.2128

const

2−1.79996−2.2475

with trend2−1.52676−2.9293none

1−25.4077∗5−18.1944∗

const

1

−25.4507∗5−18.1902∗with trend

1−25.4812∗5−18.2477∗

表 2.3: 単位根検定 (2)

37

第1期

レベル

SIN
一階差

レベル

THA
一階差

レベル

USA
一階差

第2期

次数

ADF stat

次数

ADF stat

none

1

0.949

3

−0.032const

1−2.14763−1.9904

with trend

1−1.22933−2.0792none

0−35.1797∗2−22.664∗

const

0−35.1937∗2−22.6582∗with trend

0−35.2688∗2−22.6701∗

none

6−0.679313−0.1021const

6

0.109813−2.036

with trend

70.620113−2.799none

5−14.5197∗

12−9.9375∗

const

5−14.5326∗

12−9.9348∗

with trend6−14.271∗12−10.0464∗

none

3

3.324600.4646const

3

1.42690−2.0738

with trend

3−1.00360−2.2762none

2−21.6398∗0−45.0294∗

const

2

−21.9629∗0−45.0234∗with trend2−22.0634∗0−45.0204∗

表 2.4: 単位根検定 (3)38k(p, q)
(1,1)

(1,2)

(2,1)

(2,2)

AUS

6

2.21538

2.22586

2.22066

2.22982BRA

10

4.90804

4.909144.91256

5.02744DEU

62.644962.65458

2.65025

2.6537FRA

72.97683

2.940642.938832.94564

GBR

1

2.16463

2.17392.16935

2.17831HON

33.38453

3.38979

3.38961

3.38305IDN

10

2.362092.32989

2.39357

2.39387JPN

1

3.2426

3.25277

3.247813.25437KOR

1

3.27583.28116

3.283653.2889MLY

12.802592.80462.80174

2.80975SIN

12.51665

2.51362.517622.53198

THA

2

3.40398

3.41375

3.40906

3.40933

USA

1

1.88971

1.89406

1.89418

1.90025

表 4.1: 第 1 期の各次数の SBICk(p, q)
(1,1)

(1,2)

(2,1)

(2,2)

AUS

1

2.12566

2.13247

2.12958

2.12695

BRA

1

4.40292

4.407124.406224.40933DEU

1

3.71304

3.704413.71524

3.70492

FRA

1

3.51327

3.51963.517113.51897GBR

1

3.03401

3.04156

3.037783.04272HON

1

3.736453.740813.740093.74309IDN

10

3.86473

3.86389

3.86705

3.8568JPN

13.58586

3.589623.58686

3.59353KOR

1

4.39843

4.40596

4.40232

4.40976MLY

13.235173.23865

3.23801

3.22283SIN

1

3.418113.424133.421213.42449

THA

10

3.92497

3.92753.92887

3.93083USA

1

3.08403

3.08218

3.08759

3.07524

表 4.2: 第 2 期の各次数の SBIC

39

AUS

BRA

DEU

0.0129[0.0379]
0.1179∗[0.0301]−0.0163[0.0295]
0.0127[0.0286]−0.0068[0.0285]-0.002[0.0284]−0.0765∗[0.0287]

0.0524[0.045]−0.0102[0.0298]
0.0311[0.0287]−0.0037[0.0275]
0.0626[0.0284]-0.0254[0.0268]−0.0548∗∗[0.0276]

0.0237[0.1286]−0.0273[0.0593]0.0617[0.0564]0.0467[0.0579]
0.0322[0.054]0.0868[0.1357]
0.0744∗[0.027]−0.0109[0.0268]
0.0389[0.0287]−0.0265[0.0282]
0.0325[0.0291]-0.0058[0.0293]0.0294[0.0285]0.0696∗[0.0269]
0.0785∗[0.0287]-0.0121[0.0289]
0.1432[0.4018]
0.3135∗∗∗[0.1726]
0.027[0.1905]
0.2296[0.1836]0.2038[0.1789]−0.0963[0.1688]
0.0021[0.0689]
0.0337[0.0693]−0.0052[0.0735]−0.0453[0.0649]−0.1643∗[0.0399]0.9074∗[0.0298]−0.1134∗[0.0129]
0.9938∗[0.003]−0.1222∗[0.0235]
0.9474∗[0.0103]0.1274∗[0.0311]−0.0713∗[0.0201]

0.1642∗[0.0193]−0.0158∗∗∗[0.0093]0.1422∗[0.0289]−0.0726∗[0.0144]

FRA

GBR

HON

IDN

−0.0731[0.0575]
0.0134[0.0277]
0.061∗∗[0.0286]−0.031[0.0263]
0.055∗∗∗[0.029]-0.0318[0.0262]-0.0014[0.0271]−0.0581∗∗[0.02669]−0.0135[0.0406]
0.059∗∗[0.0287]0.07[0.0626]
0.0815∗[0.0303]
0.0534∗∗∗[0.0274]
0.0593∗∗[0.0283]

0.0977[0.1703]0.1744∗∗[0.087]
0.0953[0.0832]
0.0639[0.0824]0.117[0.0801]−0.0825[0.1614]0.0701[0.0588]
0.0936∗∗∗[0.0557]
0.0481[0.0593]0.0593[0.0513]−0.2858[0.1931]0.0433[0.0993]0.1534∗∗∗[0.0916]−0.1657∗∗∗[0.0885]−0.0356[0.0944]−0.0664[0.0453]
0.2784∗[0.0314]0.0835∗[0.0263]−0.0383[0.0292]
0.0401[0.0303]0.0199[0.0281]0.0107[0.0273]
0.0684∗[0.0261]−0.0585∗∗[0.0288]0.0407[0.0315]0.0125[0.0282]−0.0291[0.0973]
0.0865[0.0615]0.1222∗∗[0.0596]0.1034[0.0633]
0.1336∗∗[0.06]−0.0935∗[0.0184]
0.9756∗[0.0066]−0.0207∗[0.008]1.7185∗[0.0753]−0.7223∗[0.0738]
0.2164∗[0.0432]−0.1542∗[0.0296]−0.187∗[0.0441]
0.1568∗[0.0295]

平均方程式

c
φ1
φ2
φ3
φ4
φ5
φ6
φ7
φ8
φ9
φ10
δ1
δ2
δ3
δ4
δ5

分散方程式

ω
β1
β2
α1
γ1

-0.0376[0.0241]
1.3857∗[0.3956]−0.4008[0.3882]
0.0481[0.0306]-0.0331[0.0212]0.0952∗[0.0192]−0.0509∗[0.0158]α2γ2

表 4.3: 第 1 期の推定結果 (1)注：[] 内は標準誤差を表す。以下同じ。

40−0.0818∗[0.0157]
0.9915∗[0.0035]0.4448∗[0.0467]-0.0499[0.0358]−0.3394∗[0.0471]
0.0885∗∗[0.0353]

JPN

KOR

MLY

SIN

TAI

USA

−0.3432∗[0.0643]0.1264∗[0.029]0.0609∗∗[0.0241]
0.0668[0.1542]0.2744∗[0.0965]0.5841∗[0.0879]0.226∗∗[0.0916]0.471∗[0.0934]

0.1288∗[0.0348]0.0655∗∗[0.0296]-0.1101[0.1085]−0.1363∗[0.0504]-0.0718[0.0503]−0.1201∗∗[0.0475]−0.0875∗∗∗[0.0472]−0.1267∗[0.0159]
0.9573∗[0.0069]−0.1808∗[0.0176]
0.9575∗[0.0082]−0.1349∗[0.0209]
0.9631∗[0.0079]0.3703∗[0.0455]−0.0245[0.0321]−0.2281∗[0.0496]−0.0147[0.0323]

0.2721∗[0.0246]−0.065∗[0.0133]

0.1297∗[0.0212]−0.0731∗[0.0142]

平均方程式

c
φ1

−0.1456∗[0.0553]−0.0601∗∗[0.0288]

0.3555[0.3154]0.0339[0.0308]−0.1181∗∗[0.0537]
0.1525∗[0.0274]−0.1071∗∗[0.0425]
0.1425∗[0.0296]0.0736[0.1418]0.2461∗[0.086]0.1383[0.0876]
0.2728∗[0.0889]
0.0584[0.0765]

0.0258[0.1459]-0.4797[0.3244]-0.2613[0.3209]-0.3726[0.3203]-0.3503[0.3281]-0.3267[0.3183]-0.1458[0.1197]0.1373∗∗∗[0.0756]
0.2739∗[0.0711]0.2303∗[0.0707]0.1919∗[0.0699]

0.0373[0.1501]
0.1096∗∗∗[0.0612]0.2064∗[0.0624]
0.1981∗[0.0615]0.1198∗∗∗[0.065]−0.0965∗[0.0115]
0.981∗[0.0044]−0.1362∗[0.0197]0.9608∗[0.0112]0.1335∗[0.0157]−0.0839∗[0.0114]0.1952∗[0.0284]−0.0467∗[0.0149]−0.2168∗[0.026]
0.4827∗[0.1075]
0.486∗[0.1053]0.2851∗[0.0335]−0.0251∗∗∗[0.0144]

φ2
δ1
δ2
δ3
δ4
δ5
δ6

分散方程式

ω
β1
β2
α1
γ1
α2
γ2

表 4.4: 第 1 期の推定結果 (2)

41

AUS

BRA

DEU

0.0006[0.0282]
0.0069[0.0223]−0.123[0.0936]−0.0069[0.0246]

0.0538[0.0642]−0.0172[0.0203]

0.0124[0.0928]0.0295[0.0453]
0.0264[0.0403]0.0104[0.0396]0.0105[0.0447]−0.1658[0.1912]0.1671[0.1337]
0.2669[0.1267]0.1405[0.1243]
0.3995∗[0.1378]−0.0197[0.1855]−0.1012[0.0996]−0.1051[0.0906]−0.0574[0.0904]−0.0094[0.0938]−0.1146∗[0.0131]0.9739∗[0.0042]−0.1369∗[0.0144]0.9453∗[0.0074]−0.1166∗[0.0178]
0.9742∗[0.0053]

0.1224∗[0.0149]−0.1161∗[0.0089]0.2858∗[0.0168]−0.0988∗[0.01]−0.1093∗∗[0.0498]−0.1651∗[0.0319]0.2824∗[0.0523]
0.0917∗∗[0.036]

FRA

GBR

HON

IDN

0.0753[0.0626]
0.0053[0.0232]0.0108[0.0484]−0.0044[0.0232]−0.0337[0.0646]
0.0583∗∗[0.0241]0.1372[0.1976]−0.1586[0.0868]−0.1236[0.0887]−0.0331[0.0837]−0.0621[0.0882]−0.0609[0.1646]−0.0289[0.0713]−0.0825[0.0679]−0.0095[0.0645]−0.0116[0.0652]

0.196[0.1569]
0.062[0.0963]−0.0454[0.0904]−0.0771[0.0939]0.1105[0.0954]−0.2899∗[0.0677]0.1551∗[0.0257]
0.0239[0.0229]0.0349∗∗∗[0.0212]0.0079[0.0223]0.0051[0.0232]−0.008[0.0213]−0.0055[0.0202]0.0105[0.0195]
0.0349∗∗∗[0.0194]
0.0252[0.0183]−0.0677[0.1309]0.3132∗[0.0999]
0.3063∗[0.0899]
0.2807∗[0.0896]0.5794∗[0.0943]−0.104∗[0.0146]
0.9787∗[0.0046]−0.0834∗[0.0166]
0.9848∗[0.0035]−0.0971∗[0.0123]
0.9825∗[0.0036]0.1499∗[0.0185]−0.0782∗[0.0112]0.1084∗[0.021]−0.0976∗[0.0122]0.1471∗[0.0159]−0.0756∗[0.009]

平均方程式

c
φ1
φ2
φ3
φ4
φ5
φ6
φ7
φ8
φ9
φ10
δ1
δ2
δ3
δ4
δ5

分散方程式

ω
β1
β2
α1
γ1
α2
γ2

表 4.5: 第 2 期の推定結果 (1)42−0.035∗[0.0095]
1.5782∗[0.0733]−0.5865∗[0.0713]
0.4861∗[0.0423]−0.4282∗[0.038]−0.0744∗[0.0229]
0.0524∗∗[0.0231]

JPN

KOR

MLY

SIN

0.0086[0.0584]−0.0105[0.0248]−0.0323[0.0924]0.0455∗∗∗[0.0238]−0.105[0.0425]0.1647[0.0242]−0.0228[0.0496]0.0849[0.0239]0.0893[0.1603]−0.0629[0.0929]−0.0435[0.0931]−0.1028[0.0858]−0.0688[0.0899]

0.1324[0.2246]
0.0196[0.1387]
0.0424[0.1317]0.0026[0.1271]
0.1064[0.1325]−0.2432[0.1995]−0.0191[0.0903]0.1448[0.0614]0.0999[0.0584]
0.1094[0.0583]
0.2028[0.0552]

0.0599[0.1637]
0.0291[0.0767]−0.0317[0.0762]−0.0233[0.074]0.069[0.0754]−0.0913∗[0.0188]0.957∗[0.0107]−0.0817∗[0.0121]0.9853∗[0.0034]

0.1574∗[0.0265]−0.0593∗[0.014]0.1397∗[0.0169]−0.0371∗[0.0072]−0.0197[0.0064]1.7531[0.0512]−0.7543[0.0509]0.4395[0.035]−0.0726[0.0193]−0.4135[0.0325]
0.0613[0.02]

TAI

USA−0.201[0.0739]0.075[0.0244]0.1012[0.0243]−0.0044[0.0247]−0.0188[0.0246]−0.0021[0.023]−0.0365[0.0235]−0.0064[0.0217]0.0289[0.0233]
0.0001[0.0199]
0.0372[0.0218]−0.0396[0.1582]
0.2082[0.1047]0.2217[0.0985]
0.1828[0.1006]
0.5044[0.1037]

0.022[0.048]−0.0173[0.0223]

平均方程式

c
φ1
φ2
φ3
φ4
φ5
φ6
φ7
φ8
φ9
φ10
δ1
δ2
δ3
δ4
δ5
δ6

−0.0528[0.1675]−0.0402[0.0669]−0.0456[0.0656]−0.0177[0.065]−0.0598[0.0682]

分散方程式

ω
β1
β2
α1
γ1
α2
γ2

−0.1665[0.016]
0.9652[0.0059]−0.1692[0.0174]
0.9556[0.0088]0.2432[0.0216]−0.0694[0.0098]

0.2779[0.0252]−0.034[0.0124]

表 4.6: 第 2 期の推定結果 (2)43−0.0291∗[0.0087]
1.564[0.0922]−0.5693∗[0.0908]−0.0011[0.042]−0.2746∗[0.0254]0.0396[0.0465]
0.2369∗[0.0211]

第 1 期 BRA

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

第 1 期 DEU

第 1 期 FRA

第 1 期 IDN

残差

二乗残差

残差

二乗残差

残差

二乗残差

残差

二乗残差

0.014
0.009
0.004
0.004
-0.014-0.01-0.004-0.01-0.012-0.012
0.041
0.009
0.051
0.02
0.014
0.026
0.011
0.022
0.058
0.003
0.066
0.061
0.043
0.059
0.024
-0.0080.003-0.0120.005
0.052-0.014
0.014
0.027
0.051
0.056
0.041

0.031
0.07
0.031
0.01
-0.011-0.036-0.0230.009-0.036-0.006-0.028-0.016
0.023
0
0.03
-0.03
-0.01
-0.021-0.016-0.05
0.044-0.0360.011
0.001-0.035-0.011-0.002-0.027-0.013-0.009-0.0230.008-0.017-0.0060.004
0.002-0.0010.004-0.012-0.0020.013-0.009-0.02-0.035-0.035-0.014
0.029
0.059
0.005
0.018
0.014
-0.002
0.039
0.037
0.004
-0.0580.035-0.001-0.0040.001-0.034
0.006
0.019
0.009
0.051
0.045
-0.0380.012-0.0170.002-0.02-0.0230.001-0.0070-0.0330-0.0050.012-0.0290.014
0.011-0.0040.009-0.043-0.0090.034
0.022-0.0120-0.038-0.0150.018
0.001-0.004-0.0360.059
0.021-0.011-0.01
0.009-0.029
0.027
0.05
0.012
-0.016-0.014-0.0310.006-0.008-0.021-0.0020.007-0.006
0-0.052-0.003-0.03
0.009-0.0060.041
0.03-0.003
0.044
0.006
0.014
-0.015-0.013-0.025-0.017-0.0470.009-0.009-0.0070.032-0.0130.037
0.02
0-0.008-0.0260.005-0.017
0.01

0.002
0
0.007
-0.0360.003-0.0230.022
0.025-0.002
0.065
0.018
0.023
-0.037-0.0160.022
0.021-0.0040.004
0.024-0.013
0.006
0.005
0.001
-0.0040.035
0.086-0.029-0.024-0.034-0.008
0.006
-0.03
0.029
0.04
0.013
-0.0090.049-0.005-0.01-0.0120.003-0.006-0.001
0.034
0.009-0.008
0.008
0.059
0.06
0.008
0.016
0.031
0.015
-0.048-0.019-0.006-0.064
0.059
0.047
0.001
-0.0150.03-0.0140.015-0.0090.008-0.0050.001-0.04-0.0010.014-0.003

0.01
0.013
0.002
-0.02
0.001
-0.011-0.0020.001-0.02-0.026-0.018-0.008-0.021-0.028-0.0210.018-0.012-0.022-0.009-0.0090.38
0.012-0.0140-0.0160.012-0.013-0.01-0.016-0.0020.001-0.002-0.002-0.012-0.003-0.006

表 4.7: 自己相関表 (1)44第 1 期 KOR

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

第 2 期 IDN

第 2 期 THA

残差

二乗残差

残差

二乗残差

残差

二乗残差

0.016
0.025
0.025
0.017
0.029
-0.041
0.01
0.01
0.015
0.037
0.003
-0.003-0.004-0.006
0.046
0.001
0.026
-0.03
0
-0.014
0.011
0.019
0.034
0.007
-0.011-0.04
0.012-0.047
0.021
0.023
0.015
-0.023-0.0040.037-0.038-0.012-0.038
-0.01
0.057
0.013
0.069
-0.037-0.037-0.034-0.07
0.092-0.041
0.007
0.024-0.0440.088-0.055-0.041
0.01-0.0470.053-0.049-0.0320.044-0.0420.099-0.0450.001-0.025-0.0180.052-0.044-0.047
-0.01
0.064
0.128
-0.065

0.027
0.003
0.02
0.002
0.008
0.002
-0.0070.011
0.002-0.004
0.054
0.037
0.027
0.014
-0.005-0.001
0.036
0.062
0.006
0.046
-0.003-0.052
0.009
0.033
0.02
0.039
-0.032-0.0010.028
0-0.002-0.002-0.0180.031-0.002-0.041

-0.01
0.009
0.038
-0.006
0.019
0.003
0.007
-0.031
0.016
0.009-0.0020.026-0.012-0.009
0.018
0.05
0.052
0.002
0.021
0.002
0.022
-0.01
-0.005-0.0030.04-0.011-0.023-0.0170.004
0.019-0.003-0.0270.014
0.011-0.001
0.012

0.024
0.01
0.031
0.011
0.034
0.026
-0.002
0.013
0.03
0.009
0.039
0.011
0.061
0.018
-0.021
0.014
0.012
0.009
0
-0.0620.007
0.019-0.0460.026-0.023-0.01
0.01-0.018
0.025
0.016
0.047
-0.003-0.034-0.005
-0.03
0.042

0.042
0.008
0.021
-0.034
0.016
0.002
0.026
-0.0540.03
0.018-0.032
0.005
0.021
-0.03
0.01
0.029
0.039
-0.03
-0.011-0.002-0.004-0.0040.022-0.005-0.027-0.034
-0.02
0.027
0.014
0.02
-0.018-0.01-0.002
0.038
0.002
0.004

表 4.8: 自己相関表 (2)45M Q(30) 採択水準

M Q2 (30) 採択水準

第1期

AUS

20.5053

BRA

26.5164

DEU

28.6098

FRA

10%

13.102210%18.74981%

1%

18.368910%

20.03095%

26.5017GBR

22.80910%22.9452

10%HON

18.384510%8.6768

10%IDN

28.1612JPN

12.611110%20.421

KOR

17.623410%

74.414MLY

14.30710%9.666410%SIN

21.05510%

16.3775

10%TAI

27.962

5%

18.3195

10%USA

26.9751

10%

19.487210%

88.8397
10%

第2期

AUS

10.433210%

14.4737

10%

BRA

19.237310%

20.9876

10%DEU

19.715910%25.5122

5%

FRA

16.580410%

14.2867

10%

GBR

17.232210%

22.3071

10%HON

16.877710%

19.7291

10%IDN

26.6486

14.8266

1%

JPN

11.038210%24.5064

10%KOR

14.461510%

13.1146

10%MLY

12.591110%

4.978810%SIN

23.86810%

13.7884

10%

TAI

28.8252

USA

21.4642

25.495410%

14.800410%

表 4.9: 各モデルでの修正 Ljung-Box 統計量46

表 4.10: オーストラリアからの時差相関係数

47

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

DEU
0.361∗−0.0106
0.0371−0.0457−0.0402−0.0218
0.3163∗−0.012−0.0135−0.0255
0.01010.01650.2274∗−0.00210.0111
0.0424−0.0019−0.02290.077∗
0.01160.03970.0174−0.0096−0.0199

BRA

0.1281∗0.02030.00710.02610.0096−0.00290.0087−0.0083−0.01110.0456−0.0537∗∗
0.00790.1429∗−0.00130.0477∗∗0.03810.0162−0.0291
0.0566∗∗0.00680.0057−0.0048−0.03280.0112

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

FRA

0.2616∗−0.0449∗∗−0.0026
0.0054−0.0299−0.02280.057∗∗
0.0464∗∗0.02060.0238−0.0183−0.01130.137∗
0.0323−0.013−0.0210.0406−0.071∗0.1148∗0.0168−0.0456
0.0095−0.0367−0.0152

GBR

0.2695∗−0.0399−0.00640.0188−0.0014−0.0461∗∗
0.1139∗0.01820.03810.00960.0062−0.0069

0.1704∗−0.0132
0.0229−0.0092
0.0317−0.0474
0.1528∗0.02750.00250.02380.00280.0283HON

0.4512∗−0.0050.00380.0848∗−0.0101−0.0033
0.4099∗0.01120.01450.0407−0.0082−0.03480.3548∗0.04050.0566∗∗−0.0316−0.0190.01220.3619∗−0.02880.03−0.0179−0.0089
0.0134IDN

0.24∗
0.0052−0.0213
0.0961∗0.0339−0.01610.1869∗0.027
0.00950.0447∗∗−0.0108−0.0055

0.1876∗0.02590.04630.04350.03050.01420.0574∗∗0.057∗∗−0.019−0.0295−0.0276−0.0021JPN

0.4367∗0.0207−0.0168
0.02680.0079−0.0234
0.3691∗−0.0269−0.0187
0.0099−0.0002−0.0268

0.2096∗
0.05270.0313−0.02
0.0473−0.01460.0805∗−0.0281−0.00140.0335−0.0284
0.0634∗∗KOR

0.3652∗0.02140.04110.0603∗−0.02
0.00530.4037∗0.00710.00640.01540.03260.01110.0578∗∗0.01030.02440.0237−0.0065
0.00930.02230.01−0.0227−0.0255−0.00910.0796∗MLY

0.2554∗−0.00420.0456∗∗
0.0949∗−0.0057
0.01050.2898∗−0.0029
0.0462∗∗0.045∗∗
0.00540.01020.2296∗0.0106
0.05160.031
0.02090.0217
0.1988∗0.0114−0.0144−0.0374−0.0101−0.0228SIN

0.3973∗−0.0055
0.0615∗0.0662∗−0.0046−0.0058
0.4698∗−0.0028−0.0006
0.01850.0199−0.0224

0.2732∗−0.00340.0807∗0.018
0.029
0.01960.201∗−0.0268
0.0412−0.0106
0.00270.0025THA

0.2787∗0.03570.04080.0881∗0.0036−0.00010.1744∗−0.00220.02790.0014−0.0069
0.02540.1727∗
0.0361
0.04170.0067−0.03640.0076
0.1096∗0.0088−0.0373−0.0074−0.00430.0288USA

0.0968∗0.02030.0280−0.0130−0.022−0.01960.03030.01470.0461∗∗0.01820.01470.00130.0916∗−0.0052−0.0397−0.0343−0.0019−0.04−0.0053
0.0361−0.03020.01390.01830.0203

表 4.11: ブラジルからの時差相関係数

48

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

DEU
0.0977∗0.0832∗0.0127−0.0352−0.0363−0.0725∗0.01990.03470.0072−0.0474
0.0165−0.0227
0.339∗
0.1301∗0.01840.03210.0139−0.03290.1122∗0.0461∗∗0.02680.0578∗∗−0.0105
0.0041

AUS

0.1281∗
0.0994∗0.0695∗∗0.0086−0.06∗∗
0.02440.0087−0.00090.01980.04350.01880.02790.1429∗0.3084∗0.0312−0.0006
0.01940.0167
0.0566∗∗0.1811∗0.03030.0573∗∗0.0449∗∗−0.0285

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

FRA

0.3199∗0.1413∗0.01420.0121−0.0224−0.02230.1846∗
0.0464∗∗0.063∗
0.1242∗0.01970.02380.0825∗0.0543∗∗−0.0007−0.0359−0.0345−0.0438
0.0684∗∗0.01050.04520.01750.022−0.0159

GBR

0.3047∗0.1556∗−0.0301
0.0058−0.0311−0.0258
0.1259∗0.0573∗∗0.01720.00530.0059−0.00070.0715∗0.0663∗∗0.00650.007−0.0228−0.05130.00610.00070.0273−0.0084
0.053−0.0047HON

0.1581∗0.238∗
0.00030.01110.03060.01440.0547∗∗0.1339∗0.02670.02280.0385−0.0075

0.068∗∗
0.1047∗0.03370.0181−0.0299−0.0183
0.01870.03110.0076
0.04150.02030.0018IDN

0.0758∗0.1458∗0.02860.01820.0511∗∗
0.04420.02350.1078∗0.02180.091∗−0.0107−0.0030.0682∗∗0.0793∗0.0694∗∗−0.0003
0.04810.02080.0313−0.00480.00760.0017−0.0035
0.0096JPN

0.1371∗0.1975∗0.0282−0.03370.01720.01740.0046
0.055∗∗
0.02290.0587∗0.00960.01090.04340.03450.02370.0238−0.04250.00460.0006−0.00890.0492−0.0246
0.0061−0.0178

KOR

0.1397∗0.1999∗0.0311
0.02110.0087−0.02240.03110.1649∗0.0501∗∗0.00350.0151
0.0522∗∗0.0194−0.00110.04660.01950.00950.0236
0.0698∗∗0.0251
0.0435−0.0130.0208−0.0168

MLY

0.0756∗
0.1129∗−0.0008
0.0629∗0.03360.01370.00270.1382∗0.01770.02640.02900.02540.05250.055∗∗
0.061∗∗−0.0040.009−0.0105
0.01990.0721∗0.03840.016
0.03560.0099SIN

0.1667∗0.1905∗−0.0009
0.051∗∗
0.00330.0396
0.03630.1476∗0.0137
0.03690.01620.02710.0804∗0.0737∗0.053−0.01850.0201−0.0049
0.02880.00190.01590.02440.031
0.0005THA

0.1264∗0.149∗
0.0528∗∗0.0312
0.0631∗−0.0004
0.02800.0766∗0.01530.077∗
0.00640.0501∗∗

0.02230.058∗∗
0.0871∗0.01890.01490.0215−0.02270.0294−0.0079
0.0139−0.0065
0.0025USA

0.4752∗0.0354−0.0136−0.0009−0.0041−0.0258
0.2469∗−0.0104
0.1331∗0.0264−0.0026
0.02730.1555∗0.04970.0222−0.0391−0.017−0.0543∗∗0.02540.00410.00650.02090.01510.006

表 4.12: ドイツからの時差相関係数
49

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.0977∗−0.0061
0.027
0.0302−0.0117−0.0194
0.0199−0.0086−0.0087
0.0407−0.0169
0.02840.339∗
0.0469∗∗0.02080.02270.03770.02590.1122∗0.01440.0293−0.00650.0305−0.032AUS

0.361∗
0.0648∗∗−0.0306−0.0058
0.0326
0.0581∗∗0.3163∗0.01570.0318−0.0534∗∗−0.0303
0.05220.2274∗0.3779∗0.02100.0246−0.0025
0.01620.077∗
0.1335∗−0.00710.02400.00040.0241

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

FRA

0.8106∗0.0496∗∗−0.0090−0.0536∗∗−0.0008−0.0238
0.5536∗-0.0103
0.01290.02140.00390.0733∗0.4893∗−0.0554∗∗−0.0397−0.04080.0407−0.0457
0.3679∗−0.04850.0101
0.04340.00230.0438GBR

0.7142∗0.0265−0.0015−0.0625∗
0.0162−0.00970.4408∗−0.0448∗∗0.0055−0.0003
0.00450.04280.4136∗−0.0360.01510.02570.071∗−0.04310.2821∗−0.0123−0.0155
0.0788∗0.02510.0238HON

0.302∗
0.2357∗0.03230.0613∗0.01600.0124
0.109∗
0.105∗−0.0215
0.0026
0.03340.0448∗∗0.3052∗0.0743∗−0.0236−0.0453
0.00350.00080.1917∗−0.0008−0.0184−0.0036−0.0177
0.0218IDN

0.1448∗0.1364∗−0.00240.0601∗0.0609∗0.0426
0.0623∗0.03210.01340.0124−0.0092−0.0184

0.1281∗0.01280.01560.01040.0297−0.0003
0.0081
0.003−0.0206−0.0258−0.0116−0.0111JPN

0.2458∗0.2797∗−0.00670.0208−0.01200.02110.0855∗0.0511∗∗−0.01160.00840.01450.028

0.2235∗0.0596∗∗−0.0343−0.0646∗∗
0.02280.01920.1055∗0.0122−0.0031−0.0238
0.0021−0.0046

KOR

0.212∗
0.2219∗−0.00190.0554∗∗−0.00120.00610.04750.0230−0.0149
0.02280.01700.0537∗∗0.01620.02890.02140.0346−0.00120.03930.04780.0242−0.0232−0.0132
0.00070.0057MLY

0.1256∗0.1466∗−0.0283
0.0885∗0.03190.04330.03180.0110−0.00360.0322−0.01500.00040.1579∗0.05040.02910.01040.048
0.03090.1696∗
0.0372−0.0267−0.00420.0122−0.0114SIN

0.2783∗0.1681∗0.02880.0715∗0.02580.02120.0898∗0.0393−0.00100.0222−0.0035
0.00920.2081∗
0.0547∗∗0.0121−0.01390.0037
0.061∗∗
0.086∗−0.0079
0.00290.0036−0.02150.0011

THA

0.2055∗0.1211∗0.0608∗0.0464∗∗0.0281−0.00140.0440-0.03830.01400.02960.02010.03640.1357∗0.0632∗∗−0.0035
0.046
0.02360.021
0.0636∗∗0.0167−0.04430.0026−0.0133
0.0096USA

0.5107∗0.03390.0144−0.02820.0010−0.03470.2506∗-0.02710.0499∗∗0.00140.0250−0.0137

0.1271∗−0.0162−0.0491
0.01760.0094−0.0185
0.008
0.0419−0.0331−0.0140.0476−0.0169

表 4.13: フランスからの時差相関係数

50

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.0825∗0.0159−0.01380.02080.0187−0.01440.0684∗∗0.01340.02040.0041−0.0258−0.0250.3199∗0.02810.02820.01540.02490.04120.1846∗−0.00930.0486∗∗−0.0189−0.0190−0.0315AUS

0.137∗
0.2074∗−0.0473
0.00640.04840.03130.1148∗0.03940.0639∗∗−0.0357−0.0229−0.0056

0.2616∗
0.35930.02210.02850.00150.01590.057∗∗
0.2383∗0.0016
0.03390.0589∗0.0167

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.8106∗
0.03660.01410.00500.0240−0.0069
0.5536∗0.0131
0.02100.0495∗∗−0.0218−0.0073

0.4893∗0.2447∗0.0164−0.02620.01090.00770.3679∗0.04620.00850.0048−0.0255
0.0249GBR

0.7714∗0.0167−0.0056−0.02960.0143−0.0098
0.5678∗0.00750.02810.0369−0.0222−0.00240.6055∗−0.0347
0.02270.01850.0587∗∗0.03940.4029∗0.0157−0.00880.088∗
0.0166
0.0345HON

0.3295∗0.2042∗0.0583∗∗0.03990.00160.00630.1213∗0.1849∗0.01120.01480.0446−0.0006

0.1359∗0.1725∗0.00120.0009−0.01130.00930.0221
0.05230.0195−0.0208−0.0051−0.0163IDN

0.1355∗0.137∗−0.0092
0.04160.0477∗∗0.0466∗∗
0.03890.091∗
0.00040.03500.0069−0.0046

0.071∗
0.0724∗−0.009−0.00160.0262−0.0183−0.0049
0.0053−0.03990.0004−0.0141−0.0023JPN

0.2645∗0.2704∗−0.00900.0240−0.0155
0.02070.1007∗0.103∗−0.0137−0.00230.01030.01050.1616∗0.115∗
0.0114−0.0229−0.01290.04150.0959∗0.00410.01980.0007−0.0171
0.0065KOR

0.2118∗0.2216∗0.00450.0558∗∗−0.00470.00090.04180.2014∗0.00650.01320.0509∗∗0.0428−0.0084−0.0028−0.0182
0.0345−0.00190.01260.05050.01460.0055−0.0457−0.01020.0399MLY

0.1445∗0.1295∗−0.0227
0.0658∗0.04320.02430.02730.0808∗−0.01220.0551∗∗−0.0028−0.0075

0.0799∗0.1079∗−0.0046
0.01120.04290.01220.04660.01680.03140.019
0.0201−0.0099

SIN

0.3028∗0.1632∗0.03470.073∗
0.00380.01370.0716∗0.1855∗0.01120.03950.0063−0.01130.1122∗
0.1178∗−0.03
0.01520.02
0.0331
0.04160.01970.00650.0005−0.0375−0.0036

THA

0.2108∗0.1222∗0.0524∗∗0.03940.0037−0.0105
0.0609∗0.0506∗∗−0.0063
0.0768∗0.03820.03530.0555∗∗0.0805∗−0.00070.0241
0.04170.02850.04820.0108−0.0334
0.042−0.0084
0.0541∗∗USA

0.4534∗0.03820.0308−0.0132−0.0009−0.00020.2719∗−0.00200.1036∗0.0130−0.0044−0.0167

0.2421∗
0.0485−0.0404
0.02260.01
0.01340.064∗∗
0.0092−0.053−0.0398−0.0099−0.0177

表 4.14: イギリスからの時差相関係数

51

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.0715∗0.0408−0.0299
0.0222−0.0050.02560.0061−0.00710.00140.03380.0244−0.01270.3047∗0.02100.00950.01930.02370.03090.1259∗−0.0077
0.0681∗0.0071−0.0279−0.0262

AUS

0.1704∗0.249∗−0.0325
0.0038−0.01280.017
0.1528∗0.1159−0.0268−0.033−0.0223−0.0247

0.2695∗0.3497∗0.01540.0185−0.0071
0.00990.1139∗0.1515∗0.02420.0782∗0.0555∗∗0.0084

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.7142∗0.03280.00000.00800.0267−0.02670.4408∗0.01220.01610.0318−0.02360.03080.4136∗0.1833∗−0.0075−0.0558∗∗−0.0258
0.00580.2821∗0.0178−0.0249−0.0106
0.008−0.0101

FRA

0.7714∗0.0173−0.0185−0.0461∗∗
0.0060−0.051∗∗0.5678∗−0.02020.0605∗0.0316−0.0077
0.04290.6055∗−0.0077−0.0437−0.0158
0.00630.0276
0.4029∗−0.0286
0.0162−0.01430.0134−0.0106

HON

0.3476∗0.2299∗0.03720.0247−0.0026−0.0173
0.1526∗0.0813∗0.00900.0524∗∗0.0633∗0.00160.172∗
0.2393∗−0.0144−0.0318−0.0420.00770.0559∗∗0.05130.0025−0.00690.00110.0161IDN

0.1357∗0.1064∗−0.0106
0.04010.02360.02900.0538∗∗0.0451∗∗−0.00750.04420.00810.00630.1158∗0.0696∗∗−0.0076
0.033
0.0385−0.0181−0.0046−0.004−0.0191−0.0087
0.0022−0.0203JPN

0.2709∗0.2467∗−0.0258
0.0149−0.0169
0.02240.0981∗0.0769∗−0.0175
0.02330.03910.03860.1739∗0.1239∗0.027−0.0069−0.00440.04160.1521∗0.00820.0292−0.0224−0.0081−0.0249

KOR

0.2261∗0.2017∗0.02670.0522∗∗0.0076−0.0188
0.0551∗∗0.0855∗0.00030.0675∗0.088∗
0.02550.019
0.0366−0.03
0.0544∗∗−0.0072−0.01020.02540.03490.0028−0.0021−0.0177
0.0373MLY

0.1349∗0.1248∗−0.0256
0.0634∗0.03610.00350.0737∗0.0598∗−0.0059
0.0584∗∗0.0003−0.0037

0.1419∗0.1413∗0.00890.02110.03520.00330.1247∗−0.0066−0.0022−0.0333
0.013−0.0151SIN

0.3057∗0.1488∗0.0326
0.0652∗0.0340−0.00020.1456∗0.0783∗0.01720.0653∗0.046∗∗−0.01620.1341∗0.1552∗−0.0060.0325−0.0108
0.0589∗∗0.0809∗0.006
0.1487∗0.024−0.0260.0067

THA

0.2059∗0.1218∗0.0591∗
0.0549∗∗0.0123−0.01310.03270.01260.03200.0719∗0.00840.04430.05160.1218∗0.04830.00950.00990.00620.03030.02140.0093−0.0120.00590.007

USA0.4384∗0.03130.0067−0.0075−0.0128−0.0258
0.2217∗0.00920.1457∗0.04150.00990.00440.2959∗0.0066−0.0405−0.0077
0.00380.00590.0883∗−0.0076−0.0302−0.02170.02660.0038

表 4.15: 香港からの時差相関係数

52

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.068∗∗
0.0021−0.0028−0.0099−0.0309−0.01480.01870.04440.00620.03670.00770.00290.1581∗0.01470.0101
0.0514∗∗0.0382−0.0334
0.0547∗∗0.04300.028
0.0527∗∗−0.00670.0016AUS

0.3548∗0.01340.03130.0156−0.0521−0.0070.3619∗0.032
0.03680.0109−0.0013−0.02130.4512∗
0.0961∗−0.01280.0273−0.0070.00320.4099∗0.01280.01560.0822∗0.0659∗0.0113

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.302∗
0.0150−0.0097
0.0465∗∗0.0228−0.0473∗∗
0.109∗−0.02470.03030.0167−0.01470.032

0.3052∗−0.0108
0.0681∗∗
0.0466−0.0051−0.0106
0.1917∗−0.03−0.0268−0.0068
0.00850.0224

FRA

0∗ .3295−0.0094−0.0214−0.00110.0089−0.0634∗
0.1213∗0.00270.01450.0092−0.01450.03080.1359∗−0.00620.02130.04
0.0302−0.04930.0221−0.0297−0.01180.00840.04−0.0009

GBR

0.3476∗0.0008−0.0282
0.00390.0041−0.053∗∗0.1526∗−0.02020.0476∗∗−0.0164−0.0269
0.01670.172∗−0.0076
0.0549∗∗0.05220.0288−0.0915∗
0.0559∗∗0.0006−0.0070.00760.02430.0162IDN

0.2701∗0.0849∗−0.01100.02600.01140.02180.236∗
0.0241−0.0097
0.02820.02090.03550.2102∗0.0784∗0.0756∗
0.03340.01310.00160.083∗
0.0979∗0.0093−0.0081−0.0111−0.0173JPN

0.4488∗0.0599∗0.00340.0103−0.007−0.0072
0.3362∗−0.0136−0.02440.02730.0000−0.00070.1763∗0.01760.0409−0.02430.0042−0.0669∗∗
0.0851∗−0.0169
0.0327−0.0259
0.0118−0.0006

KOR

0.4425∗0.0763∗0.01450.0548∗∗0.00600.00580.3885∗0.00930.01490.02660.03580.001

0.02560.01210.04530.0608∗∗−0.00110.00630.0596∗∗0.01240.03170.0039−0.00470.0643∗∗MLY

0.3368∗0.01770.03540.0635∗0.0433−0.00960.2327∗0.00430.02210.02580.00620.03490.3388∗0.0768∗0.0525
0.0613∗∗0.00830.01240.2021∗0.03560.00970.00140.01790.0269SIN

0.5618∗0.0547∗∗0.03900.0582∗∗0.0497∗∗−0.0023
0.5024∗0.0009−0.0061
0.01790.0095−0.01070.3537∗
0.0944∗0.04760.0448−0.01210.02990.2782∗0.03680.1076∗0.01080.0564∗∗−0.0005

THA

0.3347∗0.0604∗0.03480.0511∗∗0.01180.01390.2047∗−0.0136
0.0465∗∗0.03110.0376
0.06600.2747∗0.101∗
0.03640.0165−0.00120.009
0.1732∗0.03580.00790.0032−0.0152−0.024USA

0.1404∗0.0231−0.01410.02400.0163−0.0370
0.0522∗∗−0.0020.02890.0522∗∗0.04110.03380.0589∗∗−0.01620.0015−0.0172−0.0041−0.0454
0.0077−0.0082−0.0035
0.0175−0.0258
0.0532∗∗

表 4.16: インドネシアからの時差相関係数

53

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.0682∗∗0.0121−0.02−0.0232−0.004−0.0015
0.0313−0.0201
0.004−0.0177
0.0132−0.01910.0758∗0.02120.02090.01950.0137−0.02480.02350.0071−0.0168−0.0014−0.0258−0.008AUS

0.1876∗0.009
0.032−0.0202−0.0016−0.0330.0574∗∗0.00570.0331−0.0135−0.009−0.01190.24∗
0.03370.0258−0.0040.01020.00570.1869∗0.0581∗∗0.0065−0.0053
0.02290.0028

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.1448∗−0.00070.0104−0.00090.0043−0.0257
0.0623∗0.00610.0312−0.0119−0.0064−0.0088

0.1281∗−0.0270.0796∗0.02050.0357−0.02450.00810.01850.0631∗∗−0.0261
0.0128−0.0317FRA

0.1355∗−0.0301
0.0174−0.0306−0.0093−0.0463∗∗0.03890.03110.0451∗∗0.0031−0.033−0.03210.071∗
0.02030.0192−0.0142−0.02110.017−0.0049−0.0204−0.00450.01530.0494−0.0159

GBR

0.1357∗−0.02410.0091−0.01960.0153−0.0237
0.0538∗∗0.0473∗∗0.0465∗∗0.0031−0.0126−0.0138

0.1158∗0.0451
0.0418−0.0109−0.0388−0.0401−0.0046
0.0215−0.0087−0.0159
0.1117∗−0.0061HON

0.2701∗0.0335−0.0007−0.0087−0.0107−0.0119
0.236∗
0.0575∗∗0.01720.00350.03310.02850.2102∗0.02190.0543∗∗0.0051−0.0073−0.0375
0.083∗
0.022
0.04380.0061−0.02070.0003JPN

0.2073∗0.00590.02140.0074−0.0216−0.01460.1197∗−0.006−0.0305−0.00310.0117−0.0305

0.0812∗0.0431
0.0488−0.01180.02−0.04750.008−0.01990.0018−0.0205
0.0123−0.0157

KOR

0.2319∗0.03200.00890.0048−0.0195
0.00290.1711∗0.0266
0.0312−0.01290.0356−0.0209

0.018−0.0076
0.00590.015
0.0266−0.0124
0.0663∗∗−0.0315−0.0151
0.0063−0.0207−0.0183

MLY

0.251∗
0.0758∗0.0514∗∗0.03200.02130.02730.1596∗0.00690.02390.00920.03790.0031

0.2363∗0.03390.0258−0.02020.0263−0.0189
0.05140.02170.0086−0.00930.0654∗∗−0.0048SIN

0.3063∗0.02480.0593∗0.0433−0.0159
0.00240.2747∗0.0624∗0.012
0.01200.052∗∗−0.00650.2505∗0.002
0.0125−0.0155
0.0446−0.0204
0.0742∗0.0407−0.0179−0.0272
0.1229∗−0.0153

THA

0.2707∗0.0728∗0.03990.0256−0.0240−0.01390.1819∗0.02640.0069−0.0006
0.01980.01410.1671∗0.01670.057∗∗
0.02950.0108−0.0175
0.1668∗0.00750.0673∗∗0.03750−0.0163

USA

0.04350.0215−0.02390.0053−0.0187−0.00690.01000.0531∗∗−0.00140.0075-0.0197
0.00270.0206
0.0578∗∗−0.02180.0007−0.0452
0.02240.0106−0.02830.03060.0279−0.0161−0.0224

表 4.17: 日本からの時差相関係数

54

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.04340.03310.0311
0.0419−0.00440.03770.0006−0.00440.0156−0.0202−0.0435−0.0070.1371∗0.01080.01360.01430.0561∗∗−0.0194
0.00460.0187−0.0082−0.0238−0.0174−0.0112AUS

0.2096∗
0.03650.01350.01250.02730.03290.0805∗0.03340.0019−0.0101−0.0230.1129∗0.4367∗0.0378−0.0186−0.0064−0.00100.01
0.3691∗−0.0026−0.0052
0.0036−0.0145−0.0024

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.2458∗−0.0240−0.00420.02240.02530.00150.0855∗0.00630.025−0.0057−0.01440.01920.2235∗−0.03230.0052−0.0007−0.00680.01010.1055∗0.0176−0.0272−0.0198−0.01780.0181

FRA

0.2645∗−0.0464∗∗−0.04020.00460.0192−0.01380.1007∗−0.0097−0.0003−0.0007−0.0177
0.01140.1616∗−0.0077
0.00620.0067−0.0078−0.01140.0959∗−0.01
0.02490.00360.00690.0379GBR

0.2709∗−0.0448∗∗−0.0378−0.0147
0.0365−0.049∗∗0.0981∗−0.0089−0.0001−0.0175
0.0045−0.00440.1739∗−0.0574∗∗
0.0066−0.01220.0009−0.00710.1521∗−0.00020.0284−0.0090.02290.0187HON

0.4488∗−0.0239−0.0291
0.03130.0168−0.0224
0.3362∗0.00450.0188−0.0016−0.0037−0.0175

0.1763∗0.0035−0.0039−0.04810.01380.02660.0851∗0.0021−0.0074−0.00410.00840.0579∗∗IDN

0.2073∗0.0109−0.0005
0.0523∗∗0.0525∗∗0.01730.1197∗−0.01890.0256−0.0086−0.00410.01970.0812∗0.0062
0.0564∗∗0.01940.0395−0.0026
0.008−0.02260.001−0.0248−0.0042−0.015KOR

0.4132∗0.0232−0.01230.01540.0024−0.01520.3314∗0.00020.0114−0.0019−0.0188
0.0234−0.03540.0345−0.0133
0.02640.02380.00140.1153∗0.01860.0149−0.0008−0.0074
0.104∗

MLY

0.2671∗0.01320.031
0.0754∗−0.0033−0.0027
0.2594∗0.02150.01350.0418−0.0137−0.00140.1347∗−0.0132
0.0291−0.00170.0674∗∗0.00580.0678∗∗0.01240.012−0.00420.0058−0.0072SIN

0.3705∗0.00910.01980.018
0.0255−0.0238
0.397∗−0.0260.00040.0142−0.0130.00990.1511∗0.03880.04150.0126−0.0025−0.0160.1166∗−0.00430.0161−0.01640.00870.0229THA

0.2587∗0.00110.0296
0.0538∗∗0.03650.028
0.156∗−0.0129−0.0319-0.0319−0.0028−0.00160.0555∗∗0.00720.02770.00110.01710.03350.0435−0.0075
0.0076−0.0301−0.01130.0127USA

0.1348∗-0.0221−0.0097
0.00240.0015−0.02130.0357−0.0002
0.01640.0253−0.01690.00120.0808∗0.00270.02080.018700.01030.0496−0.0151−0.03450.0001
0.0659∗∗−0.0128

表 4.18: 韓国からの時差相関係数

55

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.0194−0.00030.04070.01870.038−0.0161
0.0698∗0.02−0.02820.0797∗0.0044−0.0286
0.1397∗0.01380.0266−0.0140−0.0042−0.02210.03110.0360−0.0247
0.0021−0.02410.0230AUS

0.0578∗∗0.0026−0.00020.0223−0.03180.00670.02230.01350.0151−0.03070.01110.03570.3652∗0.02990.0136−0.0061−0.0175
0.00730.4037∗0.03070.0156
0.0643∗−0.00240.0351

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.212∗−0.0069
0.0273−0.0121−0.0014−0.0155
0.0475∗∗0.0186
0.0416−0.0114−0.0083
0.01720.0162−0.0002
0.009−0.0077
0.01390.0624∗∗0.04780.0142−0.01110.01770.00750.0498FRA

0.2118∗−0.01470.0018−0.02240.0022−0.03420.04180.01900.01340.0013−0.0133−0.0017−0.0084
0.02920.027
0.02030.032
0.03050.0505−0.03710.00410.01750.01350.0341GBR

0.2261∗−0.0331−0.0082−0.0313−0.012−0.0315
0.0551∗∗0.02730.02150.03010.00530.00600.019−0.00130.0021−0.0209
0.00670.0588∗∗0.0254−0.0229−0.0273
0.05220.03660.0084HON

0.4425∗0.0264−0.01650.0001−0.0089
0.02390.3885∗0.0553∗∗−0.00230.0053−0.0134
0.02100.0256
0.02660.01050.02990.01880.03350.0596∗∗0.00750.0627∗∗−0.0181−0.0172
0.0043IDN

0.2319∗0.0775∗0.00750.00470.03940.0506∗∗0.1711∗0.0336
0.0527∗∗0.0014−0.0051
0.01570.018−0.0074
0.03460.00250.0171−0.0105
0.0663∗∗−0.0450.0084−0.0209
0.0372−0.0197JPN

0.4132∗0.0394−0.0065−0.0018−0.01180.00660.3314∗−0.02030.00960.00610.0189−0.0011−0.03540.0612∗∗−0.0066−0.00410.0608∗∗−0.0001
0.1153∗0.01580.01150.00120.02530.0386MLY

0.264∗
0.02120.0488∗∗0.0475∗∗0.01090.00910.2027∗−0.00180.0356
0.0344−0.0379
0.023

0.0346
0.04130.00450.0423−0.0121−0.0169−0.0093−0.0072
0.01630.018
0.0029−0.0264SIN

0.405∗
0.01750.02890.00590.0249−0.0053
0.4739∗0.02020.0235-0.0066−0.01640.00640.00470.0722∗−0.0042−0.0297
0.00850.01290.04870.01090.0345−0.0240.0532∗∗0.0154THA

0.3188∗0.0595∗0.04140.03060.01720.04210.213∗
0.02270.057∗∗
0.0107−0.0046
0.03770.0548∗∗0.0204−0.004−0.0261−0.0115−0.00960.0391−0.008−0.0143−0.0161−0.03810.0022

USA

0.1113∗0.0245−0.0276−0.0088−0.0001−0.0263
0.059∗
0.0077−0.0009
0.04170.0056
0.04140.0268−0.01160.023
0.01790.02850.03520.0469−0.0395
0.00360.03060.0275−0.0576∗∗

表 4.19: マレーシアからの時差相関係数

56

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

lag

BRA
0.0525−0.03640.0004−0.0208−0.0043−0.0104
0.01990.0132−0.0209
0.0016−0.011−0.0192
0.0756∗−0.01640.0025−0.0070.01520.01690.00270.00760.00830.0009−0.0194−0.0063AUS

0.2296∗−0.0019−0.0083−0.00640.0107−0.02390.1988∗0.04350.0052−0.0553∗∗
0.05180.02460.2554∗0.03710.0257−0.02480.004
0.02760.2898∗0.0173−0.00990.02030.0007−0.0177DEU

0.1256∗−0.00270.01060.01720.0192−0.0132
0.0318−0.0075
0.00210.0313−0.0016−0.02190.1579∗−0.0231−0.0282
0.03950.0027−0.0568
0.1696∗0.0132−0.0205−0.02480.02050.0069FRA

0.1445∗−0.0401
0.0009−0.01280.0131−0.0183
0.0273−0.0004
0.01730.0029−0.029−0.0086

0.0799∗−0.0430.00030.0277−0.00640.01030.04660.0184−0.0319−0.01070.0091−0.0006

GBR

0.1349∗−0.0325−0.03390.00210.0022−0.0150.0737∗−0.0057
0.00890.00540.0039−0.0305

0.1419∗0.0096−0.0136−0.0145−0.0278−0.02120.1247∗
0.0369−0.0107
0.0076−0.0143−0.0107

HON

0.3368∗0.0146−0.0028−0.0333−0.0007
0.005
0.2327∗0.02370.00780.00330.0053−0.0252

0.3388∗0.0417−0.026−0.0078−0.0261−0.01860.2021∗0.0325−0.0149−0.0232
0.0075−0.0025IDN

0.251∗
0.056∗∗
0.02480.0216−0.0046
0.0584∗∗0.1596∗−0.01210.03040.00680.00800.03390.2363∗0.1158∗0.01320.04190.058∗∗−0.0018
0.05140.0663∗∗0.0216−0.0309−0.0079−0.0139JPN

0.2671∗0.01600.01410.0059−0.0024
0.037
0.2594∗0.0028−0.00840.00630.0247−0.0143

0.1347∗0.02740.023500.0033−0.0677∗∗
0.0678∗∗0.011−0.0071−0.01540.022−0.0126

KOR

0.264∗
0.0359−0.0081−0.004−0.0209
0.02840.2027∗−0.0073
0.02980.00540.0105−0.01250.0346
0.03790.015
0.024
0.0247−0.0374−0.0093−0.0209
0.0416−0.0017−0.01130.0069SIN

0.3864∗0.03050.0485∗∗−0.0025
0.03880.02490.3891∗−0.0122−0.0071
0.03690.0188−0.02310.4485∗0.05180.00220.00590.0114−0.04820.1919∗0.02650.04120.04850.02730.0145THA

0.2742∗0.0853∗0.01010.0247−0.00400.0468∗∗0.086∗
0.0091−0.00080.01140.04290.051∗∗

0.2699∗0.0668∗∗0.01750.01020.015−0.0246
0.1583∗0.079∗−0.0260.00850.0175−0.007

USA

0.04390.0166−0.02220.02240.0184−0.0034
0.00320.0117−0.0207−0.0058
0.00220.0096

0.0614∗∗−0.0353−0.0362−0.0204−0.03610.0088−0.0058
0.0081−0.01210.01560.031−0.0342

表 4.20: シンガポールからの時差相関係数

57

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.0804∗−0.02360.0098−0.0187−0.0257−0.0034
0.0288−0.00290.0237−0.01070.00010.00240.1667∗−0.0083
0.02240.0461∗∗0.02800.01280.03630.04120.00940.024−0.0236−0.0033

AUS

0.2732∗0.0111−0.033−0.0426
0.006
0.01120.201∗
0.0212−0.0104−0.0092
0.0063−0.0358

0.3973∗0.089∗
0.00860.01940.00490.0242
0.4698∗0.03070.0122
0.0985∗0.00580.0014

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.2783∗0.0071−0.0020.0488∗∗0.0255−0.0192
0.0898∗−0.0097
0.0321−0.01410.03310.01750.2081∗0.0137−0.0037−0.00930.0202−0.04090.086∗−0.00180.0047−0.0243−0.0096−0.0436

FRA

0.3028∗−0.0092−0.01610.00410.0005−0.0195
0.0716∗0.02840.0316−0.0085−0.00780.00150.1122∗0.0066−0.0254−0.0091
0.0077−0.0068
0.0416−0.01130.0025−0.0084−0.0304−0.0295

GBR

0.3057∗−0.0114−0.02420.00930.0056−0.0257
0.1456∗0.01700.0559∗∗0.0122−0.01130.018

0.1341∗0.02680.00730.00790.0219−0.06∗∗
0.0809∗0.0081−0.0253
0.0117−0.0323−0.04

HON

0.5618∗0.0657∗0.00540.01780.00540.02210.5024∗0.0513∗∗0.02240.01860.01290.00720.3537∗0.0426−0.0212−0.0146−0.0078−0.0138
0.2782∗0.04060.0424−0.0251−0.015−0.027IDN

0.3063∗0.0729∗0.02120.0368−0.0009
0.01820.2747∗0.0601∗0.013
0.03070.01590.00740.2505∗0.1271∗
0.0692∗∗0.05270.008−0.0004
0.0742∗0.0541∗∗−0.0037
0.0098−0.02280.0003JPN

0.3705∗0.0797∗−0.0053−0.0003−0.005−0.0080.397∗−0.0290.00170.01350.0228−0.00290.1511∗0.02490.0422−0.0186
0.0293−0.03070.1166∗0.00730.0176−0.0223−0.01870.008

KOR

0.405∗
0.0992∗0.03450.0318−0.0279
0.01450.4739∗0.04430.02740.02410.0236−0.01610.00470.03270.042
0.0552∗∗0.0222−0.0035
0.0487−0.0021−0.00910.01080.00960.0127MLY

0.3864∗0.03820.03840.0866∗
0.03120.02910.3891∗−0.0194
0.01990.0679∗0.00050.028

0.4485∗0.0833∗0.0602∗∗−0.0107−0.01280.04190.1919∗0.0564∗∗0.02390.02810.0275−0.0252

THA

0.3704∗0.1033∗0.03140.0426−0.0112−0.00490.2044∗0.0522∗∗0.07∗
0.0283−0.01410.0453∗∗0.2859∗0.0969∗0.0313−0.0127
0.01680.03670.106∗
0.023
0.0277−0.0146−0.0292−0.003

USA

0.1553∗−0.0058−0.0046
0.03680.00290.02390.0843∗0.03460.02570.01190.0116−0.0101

0.0637∗∗0.0061−0.0307−0.0344−0.0366−0.02230.0145−0.0007−0.02590.0008−0.0108−0.001

表 4.21: タイからの時差相関係数

58

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

lag

BRA
0.02230.002
0.00490.0091−0.017−0.0031−0.0227−0.0166−0.0050.0915∗0.0092−0.0184
0.1264∗0.0216−0.00080.00940.01810.02590.028−0.005−0.0070.03540.00280.0123AUS

0.1727∗−0.0026−0.0209−0.0013−0.057∗∗−0.0077
0.1096∗0.04520.0443−0.0286−0.0064−0.02140.2787∗0.03090.0228−0.0251−0.00930.021
0.1744∗0.0522∗∗−0.00080.0349−0.04180.0181DEU

0.2055∗0.0029−0.01470.01420.0225−0.0195
0.044
0.0041−0.0057
0.0361−0.0138−0.03750.1357∗−0.0220.01110.0045−0.0355−0.0132
0.0636∗∗0.015−0.0202−0.0103−0.0161−0.009FRA

0.2108∗−0.0264−0.0214−0.0269
0.0211−0.0401
0.0609∗0.001−0.0163−0.024−0.0024−0.00480.0555∗∗−0.0166
0.0066−0.0505−0.0439−0.00290.04820.0195−0.0090.0362−0.0120.0339GBR

0.2059∗−0.0182−0.0133−0.03810.0319−0.0706∗
0.03270.03220.0038−0.0275−0.0364−0.0297

0.05160.0322−0.0133
0.0185−0.065∗∗−0.0192
0.03030.014
0.018−0.0183
0.0463−0.0187HON

0.3347∗0.03950.0138−0.0160.013−0.0002
0.2047∗
0.0615∗0.01970.0205−0.01180.01290.2747∗0.0522−0.0493−0.0009−0.0039−0.00480.1732∗−0.0182
0.0385−0.0103−0.0112−0.0161IDN

0.2707∗0.0894∗0.02390.0497∗∗0.019
0.0495∗∗0.1819∗0.046∗∗
0.01330.0095−0.0095
0.04330.1671∗0.1316∗−0.0018
0.0485−0.0030.00120.1668∗0.0496
0.03810.0555∗∗−0.0208−0.0106

JPN

0.2587∗0.02530.0303−0.0183−0.01160.00070.156∗
0.01170.01960.04040.0084−0.0409

0.0555∗∗−0.0087−0.0098
0.0168−0.0123−0.05070.0435−0.0124−0.0103−0.00890.02
0.0114KOR

0.3188∗0.0571∗∗
0.0465∗∗−0.0178
0.02140.0226
0.213∗
0.01010.0609∗0.02810.01520.01230.0548∗∗0.03730.02710.0869∗0.03280.01020.0391−0.0150.04440.02810.01070.043

MLY

0.2742∗0.03130.056∗∗
0.02080.01240.02710.086∗−0.0027
0.0488∗∗0.0574∗∗−0.039−0.01

0.2699∗0.0869∗0.00070.03170.00070.02810.1583∗−0.0079
0.0389−0.01460.02070.003

SIN

0.3704∗0.0357
0.0561∗∗0.02870.00530.04390.2044∗0.02360.0502∗∗0.043−0.0026−0.0078

0.2859∗0.0617∗∗0.0105−0.0359
0.02
0.002
0.106∗−0.0069
0.02790.02980.03030.0037

USA

0.0731∗
0.0424−0.0152−0.01860.00040.024
0.0511∗∗0.0195−0.0111−0.00840.0105−0.0101

0.0277−0.0473−0.0382−0.0386−0.0702∗−0.0105
0.00710.0264−0.0138
0.01150.0318−0.0113

表 4.22: アメリカからの時差相関係数

59

第2期

第1期

分散

平均

分散

平均

BRA
0.1555∗0.0725∗−0.0417−0.031−0.0337−0.01780.0254−0.0351
0.0529−0.0433
0.0219−0.01170.4752∗0.0457∗∗−0.0095
0.029
0.01940.02920.2469∗−0.0269
0.00660.0201−0.0213−0.0006

AUS

0.0916∗
0.428∗−0.0475
0.0021
0.0223−0.0011−0.00530.285∗
0.00580.0226−0.02160.0073

0.0968∗0.5274∗0.01970.02920.0233−0.01640.03030.3528∗0.02920.013−0.01250.0109

lag

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5

DEU

0.5107∗0.2338∗0.02460.01510.01570.00290.2506∗0.0828∗0.0266−0.0059−0.01430.01890.1271∗0.3917∗−0.0675∗∗
0.0282−0.0411−0.0166
0.008
0.1953∗0.0081−0.0074
0.0045−0.0395

FRA

0.4534∗0.2924∗−0.0245−0.0158−0.0275−0.01280.2719∗0.0958∗0.0072−0.0039−0.02170.0116

0.2421∗0.1977∗−0.011−0.0417−0.02460.0041
0.064∗∗
0.096∗
0.0324−0.0236−0.0005−0.0206

GBR

0.4384∗0.2827∗−0.0180−0.0102−0.0309−0.00140.2217∗0.0713∗−0.0183−0.0165−0.03620.02090.2959∗0.2249∗−0.01470.0142−0.0090.00890.0883∗0.11∗
0.03980.018
0.0006−0.0262HON

0.1404∗
0.3919∗0.00300.0548∗∗0.02780.00180.0522∗∗0.2838∗0.0526∗∗−0.0407−0.00440.0356

0.0589∗∗0.3616∗−0.01090.0058−0.0431−0.0166
0.00770.3276∗−0.0476−0.0194−0.0233−0.0194IDN

0.04350.1851∗−0.0079
0.0336
0.0579∗∗0.03950.01
0.1729∗0.0091−0.015−0.0273
0.00660.02060.1504∗−0.01110.00240.02740.01560.01060.02240.0112−0.0085−0.0171−0.0344JPN

0.1348∗0.3714∗0.01770.00910.01320.01690.03570.1923∗−0.015−0.0112−0.0087
0.022

0.0808∗0.175∗
0.0619∗∗0.0178−0.0250.02880.04960.02510.01190.0028−0.00250.0191KOR

0.1113∗0.3045∗0.019
0.03500.0231−0.0168
0.059∗
0.159∗−0.0215−0.00930.0121
0.0545∗∗0.02680.02660.0009−0.0032
0.0079−0.0567∗∗
0.04690.0652∗∗−0.0254−0.0272−0.0010.0359MLY

0.04390.2337∗−0.01290.0641∗0.03780.02
0.00320.1688∗−0.01440.0415−0.0059
0.0206

0.0614∗∗0.1872∗0.03920.01690.0114−0.0329−0.0058
0.0645∗∗−0.00160.0119−0.03130.0051SIN

0.1553∗0.3162∗−0.0155
0.0789∗0.03910.02810.0843∗0.223∗−0.0049
0.0218−0.0272
0.04340.0637∗∗0.2418∗−0.0258−0.0062−0.0168−0.03160.01450.1046∗0.0294−0.0089−0.01130.0287

THA

0.0731∗0.1814∗0.03770.0774∗0.0482∗∗0.00650.0511∗∗0.1452∗−0.0194−0.0063−0.0438
0.04370.02770.144∗
0.0475−0.0056
0.0145−0.0282
0.0071
0.0958∗−0.0059−0.02390.0254−0.0256

第1期

AUS
第2期
第1期

BRA
第2期
第1期

DEU
第2期
第1期

FRA
第2期
第1期

GBR
第2期
第1期

HON
第2期
第1期

IDN
第2期
第1期

JPN
第2期
第1期

KOR
第2期
第1期

MLY
第2期
第1期

SIN
第2期
第1期

THA
第2期
第1期

USA
第2期

平均
分散
平均

FRA,SIN
KOR
HON,IDN,KOR,MLY,SIN,THA

分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散

AUS,DEU,HON,IDN,SIN,THA
MLY
AUS,DEU,FRA,GBR,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA
AUS,FRA,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA,USA
HON,GBR
GBR
AUS,GBR,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA
AUS,FRA,HON
AUS,DEU,HON,IDN,JPN,MLY,SIN,THA
GBR
HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA
AUS,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA,USA
AUS,DEU,HON,JPN,MLY,SIN,THA
SIN
AUS,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA
AUS,BRA,FRA,HON,JPN,KOR,MLY,SIN,THA,USA
GBR,IDN,MLY,SIN,THA
IDN,SIN
AUS,IDN,JPN,KOR,MLY,THA
AUS
DEU
GBR,SIN
MLY,SIN,THA
SIN

平均
分散
平均
分散
平均

AUS,KOR
MLY

分散
平均
分散

SIN
BRA
IDN,THA
AUS

平均
分散
平均
分散

IDN
THA
THA

平均
分散
平均
分散

IDN,MLY,THA

平均
分散
平均
分散

AUS,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,THA
AUS,IDN,MLY,THA
IDN,KOR,MLY,USA
BRA
GBR,IDN
HON,KOR

平均
分散
平均
分散
平均
分散
平均
分散

AUS,BRA,DEU,FRA,GBR,HON,IDN,JPN,MLY,SIN,THA
AUS,DEU,FRA,GBR,HON,SIN,THA
AUS,DEU,FRA,GBR,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA
AUS,DEU,FRA,GBR,HON,IDN,JPN,KOR,MLY,SIN,THA

表 4.23: CCF 分析による因果関係60

図 2.1: オーストラリア：All Ordinaries の時系列
4000

3000

2000

1000
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2002

2003

2004

2002

2003

2004

2002

2003

2004

図 2.2: ブラジル：BOVESPA の時系列
30000

20000

10000

0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図 2.3: ドイツ：DAX の時系列
10000
8000
6000
4000
2000
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図 2.4: フランス：CAC40 の時系列
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

61

1999

2000

2001

図 2.5: イギリス：FTSE100 の時系列
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2002

2003

2004

図 2.6: 香港：HANG SENG の時系列
20000
16000
12000
8000
4000
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図 2.7: インドネシア：JAKALTA Index Composite の時系列
1000
800
600
400
200
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2002

2003

2004

図 2.8: 日本：日経平均の時系列
24000
20000
16000
12000
8000
4000
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

62

1999

2000

2001

図 2.9: 韓国：Seoul Composite の時系列
1200
1000
800
600
400
200
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2003

2004

図 2.10: マレーシア：KLSE Composite の時系列
1600
1200
800
400
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

図 2.11: シンガポール：Straits Times の時系列
3000
2500
2000
1500
1000
500
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2001

2002

2003

2004

図 2.12: タイ：SET の時系列
2000
1500
1000
500
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

63

1999

2000

図 2.13: アメリカ：S&P500 の時系列
1600
1200
800
400
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

図 4.1: オーストラリアのボラティリティの推定
8
6
4
2
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2003

2004

2003

2004

図 4.2: ブラジルのボラティリティの推定
80
60
40
20
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

図 4.3: ドイツのボラティリティの推定
20
15
10
5
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

64

1999

2000

2001

2002

図 4.4: フランスのボラティリティの推定
16
12
8
4
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2002

2003

2004

2002

2003

2004

2003

2004

図 4.5: イギリスのボラティリティの推定
12

8

4

0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図 4.6: 香港のボラティリティの推定
50
40
30
20
10
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図 4.7: インドネシアのボラティリティの推定
80
60
40
20
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

65

1999

2000

2001

2002

図 4.8: 日本のボラティリティの推定
12

8

4

0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2002

2003

2004

2003

2004

2003

2004

図 4.9: 韓国のボラティリティの推定
30

20

10

0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

図 4.10: マレーシアのボラティリティの推定
200
150
100
50
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

図 4.11: シンガポールのボラティリティの推定
30

20

10

0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

66

1999

2000

2001

2002

図 4.12: タイのボラティリティの推定
30

20

10

0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2003

2004

図 4.13: アメリカのボラティリティの推定
10
8
6
4
2
0
1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

67

1999

2000

2001

2002