Ultra−High−Frequency データによるニュースと為替レートの関連について*
須斎正幸（長崎大学経済学部、University of California, Haas School of Business）
１．はじめに為替レートの変動の原因として、ニュースあるいは経済指標のアナウンスメントを用いた研究が数多く行われてきている。より頻度の高いデータの利用、より複雑な時系列モデ
ル、ＡＲＣＨモデル等のより細かなモデリング、そして市場参加者の行動モデル、すなわ
ちマイクロストラクチャーモデルの構築等がこの分野の研究の発展方向である。
本稿では Ultra−High−Frequency データ（この名称は R．Engle による）を用いて、ニュースと為替レートの関係を検討する。２節でデータの内容は詳述するが、データの記録されている間隔が数秒間であるという特徴を持ち、研究者によっては連続時間データ（continuous time data）と理解されているものである。今回のデータは（株）共同通信社国際金融情報本部より提供を受けている。
情報と金融資産の価格の関係は、現在マーケットマイクロストラクチャーという名称でモデル化が進んでいる。為替レートに関しても同様の研究が進んでいるが（たとえばR.Lyons の一連の研究等）、未だ確固としたモデルが呈示されているわけではない。そこでは価格に影響を与える情報を、プライベートとパブリックに区分している。パブリックイ
ンフォメーションに属するのが本稿の用いている経済指標のアナウンスメントなどである。
一方プライベートインフォメーションとしては、顧客から銀行に出される為替の注文である。この情報は銀行あるいはディーラー個人に属し、ディーラーの取引行動から情報が市場に伝達されていく。したがって、この情報が市場に広がるには時間がかかるとされる。
またこの情報が市場参加者間の情報格差を生み出すのである。
パブリックインフォメーションの影響では、すべての市場参加者が合理的期待のもとに行動し、インフォメーションセットが同じであれば事前に予測されるアナウンスメントには市場参加者は反応せず、いわゆる surprise のみに影響を受ける。しかし、実際はこのような homogeneous な市場参加者ばかりでなく、期待形成についても不均一性を持つ可能性がある。たとえば Hogan＝Melvin（１９９４）では、市場参加者の経済指標のアナウンスメン
トに関する予測の分散を用いて、この不均一性の効果を分析している。
本稿では tick by tick データを用いて、事前に予定されている経済指標のアナウンスメン
トに為替レートがどのように反応するかを、一つ一つのアナウンスメントごとに分析する。
そこでは時系列モデルを使ったジャンプの測定の他、クロスセクション的な手法を用いて、いずれのアナウンスメントがより長い影響を与えているか等を検討する。本稿は次のような構成となっている。２節では今回用いるデータの特徴をさまざまな統計量によって確認する。３節ではダミー変数を用いて、アナウンスメントの効果を確認する。４節はアナウ
ンスメントがなされた日ごとに為替レートの変動を精査、モデリングし、その日の中での構造変化を検討することでアナウンスメントの効果を計測する。またここではクロスセク
ショナル的な分析も試みる。
２. データの定義と特性
１） 為替レートａ）ultra-hｉｇｈ-frequency（tick by tick）データ
本稿では ultra-hｉｇｈ-frequency データとよばれる、tick by tick（以下 tick データと表記する）の円ドルレートをデータとして用いる。このレートは円建て表示である。このデータ
は(株)共同通信社国際金融情報本部より提供を受けておりi、同社の配信している TelerateＴＭの円ドルレートをリアルタイムにストアしたものである。
１９８０年代後半までは高頻度のデータとして日次、あるいは intra-day データとしてニューヨーク連邦準備銀行より提供されている一日 2 時点のデータ、あるいは始値と終値が分析に用いられてきた。しかしＣ．Ｇｏｏｄｈａｒｔの一連の研究以来、1 時間間隔、5 分
間隔のデータが用いられるようになっている。あるいは Tanner（１９９７）、 Ｅｄｅｒｒｉｎｇｔｏｎ=Ｌｅｅ（１９９３）、Jorion（１９９６）などのように、通貨オプションの hｉｇｈｔ-frequency を用いている研究も多い。オプション以外の主なデータソースはＭＭＳ（Money Market Service）社や Olsen＆Associates、あるいはロイターの画面から直接入手するなどである。本稿のデータは情報の発信者から直接の提供を受けている点でこれらとは異なる。ただしオプションデータとの違いは、ここでのデータは quote データであり、取引に実際に用いられている価格ではない。
本稿の tick by tick データとは、あらかじめ契約をしている銀行が表示する quote で、デー
タにはｂｉｄ、ａｓｋ、およびそのｑｕｏｔｅが入力されたｔｉｍｅ ｓｔａｍｐが含まれている。このデータはデータ間の間隔が数秒間から数分間に及ぶ時系列データである。実際の取引データを用いた分析はＬｙｏｎｓの一連の研究、Ｇｏｏｄｈａｒｔ=Ｉｔｏ=Ｐａ
ｙｎｅ（１９９６）などがある。Ｌｙｏｎｓの研究はニューヨークのあるディーラー個人の取引の一週間の記録を用いたものであり、インターバンク取引のデータを使っている。
一方Ｇｏｏｄｈａｒｔ、eｔ.al.（１９９６）ではＲｅｕｔｅｒｓ ２０００―２（electronic
foreign exchange dealing system）の１９９３年６月１６日一日のデータを用いているii。このディーリングシステムのデータはインターバンクではなくブローカー経由の取引データである。そこでは本稿と同様のＲｅｕｔｅｒｓ ＦＸＦＸ ｐａｇｅのデータ（quote データ）とＤ２０００−２から得られた実際の取引データを比較し、為替レートの変動過程は取引データと quote データが類似していることを見出している。なお、データの期間は 1997 年
7 月 10 日 6 時 30 分（ＧＭＴ）より 8 月 4 日 14 時までである。以下では、特に断らない場
合は時間はすべてＧＭＴである。
ｂ）フィルター
本稿で用いるｔｉｃｋデータは銀行が入力した値を直接記録しているため、入力ミス（ｍｉｓｓ ｔｉｃｋ）が含まれている可能性がある。実際に直前の quote と比較して 1 円以上乖離したり、あるいは 1%以上違うデータが入力されているケースが見られた。
そこで本稿では次のルールによりデータを変換したiii。直前のレートと比較して 1 円、あるいは 1%以上乖離しているデータはｏｕｔｌｉｅｒとして quote の値としては利用しない。
しかし一度為替レートがジャンプした後その水準でのｑｕｏｔｅが続く場合は、構造変化と認識してこの値をｏｕｔｌｉｅｒとしては扱わない。outlier として処理をした為替レートの値と、その tick が入力された時間が Table１にまとめられている。表からわかるように、全部で１５７個の outlier が見つかり、上記のような処理を行った。
＜＜table １＞＞
また休日は週末のみを処理した。７月２０日は日本のみ休日であったが、この日は平日と同じ扱いをしている。週末はＧＭＴの金曜日の２０時００分から日曜日の１９時５９分までとした。Ｔａｂｌｅ２に示したように、この時期はロンドンおよびニューヨークは夏時間を採用しているので、ニューヨークの金曜日の１６時から東京の月曜日の朝の５時までを週末として処理している。これは、円ドルレートの quote 数は、ＧＭＴ２０時を過ぎると極端に減少することから選択した。週末は一日２４時間単位で、４８時間としてカウントしている。
＜＜table ２＞＞tick データのようにデータの間隔が不等である時系列データの解析はきわめて難しいた
めiv、ｔｉｃｋ ｂｙ ｔｉｃｋデータを等間隔データへ変換する。この種のデータを用いている他の研究多くは、この問題を避けるために同様の扱いをしているv。本稿では１分間隔（表では Minute data と表示）、５分間隔（５Ｍｉｎ ｄａｔａ）、１５分間隔（Ｑｕａｒｔｅｒ data）、３０分間隔（Half ａｎ Ｈｏｕｒ ｄａｔａ）、１時間間隔（Ｈｏｕｒ ｄａｔａ）のそれぞれのデータを用いる。
このデータの作成に当たっては、たとえば６時３０分のちょうどその時点に quote がなされていない場合は、その直前の quote がその時点でも成立していると考えて、その値を６時３０分の値とする。また、ちょうどこの時点の quote が outlier として処理されている場合は、
やはりその直前の値を代用する。本稿では為替レート以外に、単位期間当たりの tick 数も分析している。outlier となった quote は、tick 数には含められている。それは入力された値は誤っていても、quote はなされていると判断するからである。この tick 数は取引高や情報量の代理変数として考えられよう。
ｃ） 各種統計量によるデータの特徴＜＜table３〜９＞＞
Ｔａｂｌｅ３から９は、本稿で用いる為替レートの基礎統計量である。まず記号から説明する。ａｓｋおよびｂｉｄはｑｕｏｔｅされた実際のａｓｋ、ｂｉｄである。ｍｉｄはｍｉｄ ｒａｔｅの略であり、ｂｉｄとａｓｋの単純平均である。これらの記号の前にｒが付いているのは、それぞれの値の直前の値との比率の対数である。

 x 
rx = ln  t  xt − 1 (1)(１)式のｘがそれぞれの変数に対応する。ｔｉｃｋは単位期間当たりのｔｉｃｋ数である。
ｒｔｉｃｋは(１)式でｔｉｃｋを変換した値である。spread はｂｉｄとａｓｋの差額である。
算出した統計量は平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、尖度、歪度、そして分布の正規性を検定するために Jarque-Bera によるχ２統計量を示している。分布が正規分布にしたがう場合、尖度は０、歪度は３となる。Ｔａｂｌｅ３のａｓｋ、ｂｉｄはそれぞれの値がこれらに近いために、 Jarque-Bera 統計量は小さい。しかし、ｒａｓｋ、ｒｂｉｄ、、
ｒｍｉｄは尖度が大きく、 Jarque-Bera 統計量はとても大きな値を示している。このように尖度が大きくなる分布は、金融資産の収益率の分布の特徴としてしばしば指摘されるものであり、為替レートでも同様の傾向が表れている。
Ｔａｂｌｅ３から９までを見ると、 Jarque-Bera 統計量が正規分布を示しているデータはない。特に、いずれのデータでも（１）式の変換後は先に触れたように大きな尖度となり、Jarque-Bera 統計量は分布の正規性を棄却している。本稿ではこの要因を情報フロー、あるいはニュースの影響として捕らえることができるかどうかを検証する。
１時間データではｒａｓｋ、ｒｂｉｄ、ｒｍｉｄの(１)式の変換後のデータは平均０．０
１%であり、非常に０に近い値となっている。この値はサンプルの間隔が短くなるにつれて、より小さくなっている。中央値は１時間データ以外はすべて０となっている。
ｔｉｃｋは１時間当たり平均７２回である。最大値は２７３回、最小値は１回である。
市場が開いていない時間はｑｕｏｔｅがほとんど入力されないが、取引が頻繁な場合は非常に多くのｑｕｏｔｅが入力されていることがわかる。平均的にはおよそ 13.2 秒に 1 回の割合でｑｕｏｔｅが入力されていることになる。１分間当たり最大で１４回のｔｉｃｋ数となっている。単純に考えても 4.3 秒に 1 回の割合でｑｕｏｔｅが入力されていることになり、最も取引の頻繁な時間の中でも、さらに取引の激しい瞬間があることが示されている。
このｔｉｃｋを取引高の代理変数として用いるのは次のように考える。外国為替取引は
円とドルの場合１取引単位が１０万ドルと決まっている。１ｔｉｃｋ当たりの取引高が平均的に安定しているならば、期間当たりのｔｉｃｋ数がわかれば、その値に平均的な取引単位を用いることでその間の取引量を計算することが可能であり、期間当たりのｔｉｃｋ数が取引高の代理変数として利用できる。ｔｉｃｋが情報フローの代理変数と考えるのは、

たとえばＣｌａｒｋ（１９７６）にあるように、価格のプロセスが何らかのプロセスから生じ、その元となるプロセスが価格に影響を与えるであろう情報のフローであるとする。
この情報はプライベイトでもパブリックでもよい。新たな価格が市場にｑｕｏｔｅされる
場合は、新たな情報の流入があったとするならば、期間当たりの情報の流入数はｔｉｃｋ数によって把握されることになる。この後者の関係を用いた分析は５節で展開される。
ｓｐｒｅａｄはｂｉｄとａｓｋの差であるが、平均的には 0.１円前後だが、最低では 100
分の 2 円と非常に小さな値である。これは銀行の取引費用および為替レートの変動に対す
る主観的なリスクを反映する数値であることを考えれば、かなり小さなコストで取引がなされていることがわかる。1 分データでは、最低が 100 分の 1 円である。
＜＜ｔａｂｌｅ１０〜１６＞＞
ｔａｂｌｅ10 から１６はそれぞれのデータの相関マトリックスである。ｔｉｃｋデータ
ではほぼいずれも同じ傾向となっている。1 時間データではａｓｋ、ｂｉｄ、ｍｉｄとｓｐｒｅａｄの相関がプラスとなっているが、それ以外のデータではマイナスとなっている。
以下の分析ではｍｉｄを為替レートのデータとして用いるので、これを中心に確認する。
ｍｉｄおよびｒｍｉｄは、ｔｉｃｋあるいはｒｔｉｃｋとはプラスの相関を持っていることがいずれのデータでも示されている。ただその値自体は小さい。ｔｉｃｋを取引量ある
いは情報量の代理変数と見做すならば、為替レートのレベルあるいは変化率（(1)式での変換された値）は取引量や情報量とはプラスの相関を持っている可能性が示唆される。なお、ｔｉｃｋと情報量の関係は後の節で検討する。
ｔｉｃｋと sｐｒｅａｄはいずれのデータでも相関係数の符号はプラスである。期間当たりの tick が増加するにしたがってｓｐｒｅａｄも広がる傾向が示されいる。ｔｉｃｋの数が増加する場合、取引頻度が増加することを意味し、それとともに取引コストやリスクが増加することになる。ｔｉｃｋデータでも上記の傾向は同様である。
＜＜ｔａｂｌｅ１７〜３７＞＞
Ｔａｂｌｅ１７から３７は、以下で分析に用いる変数のＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍである。
ＡＣは自己相関係数、ＰＡＣは偏自己相関係数、Ｑ−ｓｔａｔはＬｊｕｎｇ=Ｂｏｘ検定量である。
１時間データのみは２４次までの自己相関を表示しているが、それ以外は１０次までである。１時間データで２４次まで算出したのは、為替レートの Hourlyｄａｔａの１日の傾向、すなわち daily seasonality を見るためである。これらの結果は次の節以下のモデルの同定に主に用いられる。したがって、変数としてはｍｉｄ、ｒｍｉｄ、そしてｔｉｃｋの三
つのみがその対象となっている。
Ｔａｂｌｅ１７から１９は１時間データのＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍである。mid は１次以
下２４次まですべてに正の自己相関が有意に現れている。また偏自己相関は２次以降急激に低下している。ｒｍｉｄでは負の自己相関が有意となっている。自己相関、偏自己相関は２次以降急激に減少するパターンを描いている。一方ｔｉｃｋの自己相関は一定のパターンがあるように思われる。２４次まですべて有意に自己相関は推計されているが、自己相関の値自体ラグが長くなるにつれて最初は低下し８次を過ぎるとマイナスとなるが、１７次以降プラスに転じ、２４次に向かって再び増加する。これは２４時間のうちでｔｉｃｋにある一定のパターンがあることを示唆する。実際 Hsieh=W.Kleidon （１９９６）ではロンドン、ニューヨーク市場の始まりと終りではｔｉｃｋの数が増加するパターンが見出されている。これは株式市場においても指摘される傾向であるvi（８）。
Ｔａｂｌｅ２０から２２は３０分データのＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍである。ｍｉｄでは１時間データ同様自己相関は正の大きな値が続いており、偏自己相関も１次の値が高いがそれ以降は非常に小さな値となっている。ｒｍｉｄでは同じく負の有意な自己相関が認められる。自己相関、偏自己相関ともに１次が以降は小さな値となっている。ｔｉｃｋも１
時間データ同様に、自己相関は低減、偏自己相関は１次が高く、それ以降は小さな値となっている。
Ｔａｂｌｅ２３から２５は１５分データのＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍである。ここでもこれまでのデータと同様の傾向が表れている。ｍｉｄは自己相関はプラスで大きな値となり、偏自己相関は１次のみが大きな値となっている。ｒｍｉｄではここでも負の有意な自己相関が認めれられる。自己相関、偏自己相関ともに一次のみが大きな値となっている。ｔｉｃｋは自己相関はゆっくりと低減しているが、偏自己相関は指数的に低減している。
Ｔａｂｌｅ２６から２８は１分データのＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍである。ｍｉｄおよびｒｍｉｄではこれまでの結果とほぼ同じである。しかし、ｔｉｃｋは自己相関、偏自己相
関ともにこれまでと比較して低い値となっている。これは一つには、ＧＭＴで２０時から２４時にかけてはｑｕｏｔｅがない時間がかなりあることが原因と考えれられよう。
Ｔａｂｌｅ２９、３０はｔｉｃｋデータのＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍである。ｍｉｄでは自己相関及び偏自己相関はプラスとなり、自己相関はゆっくりと減少、偏自己相関は指数的に減少している。ｒｍｉｄではマイナスで有意な自己相関が認めれられている。
Ｔａｂｌｅ３４、３６はデータ期間が８４年から８５年のサンプルである。ｃｌｏｓｅ
ではＴａｂｌｅ３１と同じ傾向が示されている。ｒｃｌｏｓｅではＴａｂｌｅ３２よりもさらにはっきりした傾向が示唆されている。自己相関は高次の項まで勘案しても、有意とはなっていない。また偏自己相関も非常に小さい。ｖｏｌｕｍｅでは前とは異なり、自己相関、偏自己相関ともに小さくなっている。低減のパターンは同じである。
＜＜ｔａｂｌｅ３８〜４３＞＞
最後にそれぞれのデータ、変数についての unit root test の結果を確認する。ここで為替レー
ト自体が非定常データという結果が出た場合、(１)の変換による一種の変化率（あるいは収益率）を以降の分析に用いることになる。 unit root test はＡＤＦ（Ａｕｇｕｍｅｎｔｅｄ Ｄ
ｉｃｋｙ=Ｆｕｌｌｅｒ）およびＰｈｉｌｌｉｐｓ=Ｐｅｒｒｏｎテストを用ている。
本稿ではＡＤＦテストの際のΔｙのラグは４、タイムトレンドは含まないモデルを用いた。
Ｐｈｉｌｌｉｐｓ=Ｐｅｒｒｏｎテストの検定に用いる標準誤差は系列相関を考慮したものを用いることになるが、本稿ではＮｅｗｅｙ=Ｗｅｓｔの手法に基づいた値を用いている。
Ｔａｂｌｅ３８は１時間データの unit root テストの結果である。ｍｉｄではいずれのテストでも帰無仮説が採択されており、このデータは非定常であることになる。(１)式による
変換後のｒｍｉｄはいずれのテストでも帰無仮説は棄却され、ｒｍｉｄは定常であることが示されている。ｔｉｃｋは階差等を取る必要なく、定常である。ｓｐｒｅａｄも同様にそのままのデータで定常であることがわかる。
３０分データでも、同じ結果となっている。ｍｉｄは非定常であるが、それ以外の変数は定常である。以下、１５分、１分データでも同じ結果となっている。以上の分析より、次の節以下では為替レートのミッドレートではなく、(１)式に基づいて変換された収益率（あるいは変化率）を用いて分析することにする。
ニュース
データの定義のところで触れたように、ｔｉｃｋが市場への情報のインフローの代理変数と考えることができると述べたが、それとは別に実際のニュース（経済指標のアナウン
スメント）の為替レートへの影響を ultra-hｉｇｈ-frequency データにより確認する。マクロ
経済指標のアナウンスメントの為替レートへの影響は、数多く研究されてきている。 なか
でも ultra-hｉｇｈ-frequency データとの関連ではＥｎｇｌｅ=Ｉｔｏ=Ｌｉｎ（１９９０）、Ｇｏｏｄｈａｒｔ=Ｈａｌｌ=Ｈｅｎｒｙ=Ｐｅｓａｒａｎ（１９９３）、Ｅｄｅｒｒｉｎｇ
ｔｏｎ=Ｌｅｅ（１９９３）、Ｈｏｇａｎ=Ｍｅｌｖｉｎ（１９９４）、Ｔａｎｎｅｒ、Ｐｅｉｅｒｓ（１９９７）などがある。とくにＧｏｏｄｈａｒｔ=Ｈａｌｌ=Ｈｅｎｒｙ=Ｐｅ
ｓａｒａｎ、 Ｅｄｅｒｒｉｎｇｔｏｎ=Ｌｅｅ、Ｐｅｉｅｒｓは本稿と同様の ultra-hｉｇ
ｈ-frequency データを用いている。 Ｅｄｅｒｒｉｎｇｔｏｎ=Ｌｅｅ、 Ｔａｎｎｅｒは通貨オプションのデータを intraday データとして用いている。またＥｎｇｌｅ=Ｉｔｏ=Ｌｉ
ｎ、 Ｇｏｏｄｈａｒｔ=Ｈａｌｌ=Ｈｅｎｒｙ=Ｐｅｓａｒａｎ、 Ｈｏｇａｎ=ＭｅｌｖｉｎではＧＡＲＣＨモデルを用いてニュースの効果を計測している。
ニュースの内容についても、特定のニュースに注目している研究と複数のニュースを用いているものがある。本稿ではデータ期間が限られており、一つのニュースについて一つのケースしか利用できないという制約があるため、複数の種類の経済指標のアナウンスメ
ントの効果を測定することにする。また、ニュースは日本とアメリカの双方のアナウンス
メントを採用する。Ito=Roley（１９８７）と同様に日米のアナウンスメントの効果の違いも同時に確認することができる。
採用する経済指標は、マネーサプライ、物価水準（ＣＰＩ、ＰＰＩ）、貿易収支、ＧＤ
Ｐ、失業率である。これらは、アメリカに関してはデータ期間内にすべてのアナウンスメ
ントが単独でなされている。単独とは、一度のアナウンスメントの時間に複数の指標の発表が重複しないという意味である。ところが日本は大蔵省の貿易統計と日本銀行のマネーサプライのアナウンスメントが 7 月 17 日 23 時 50 分（ＧＭＴ、ＪＳＴでは 8 時 50 分）に
同時になされている。したがって、このアナウンスメントではいずれが為替レートに影響を与えたか、効果を判別することはできなくなっている。
アメリカの主要経済指標では、公表以前にマーケットのコンセンサスが発表される。その一つは MMS からのもので、複数の市場参加者から事前に予想値をヒヤリングし、その平均値を発表している。 Ｈｏｇａｎ=Ｍｅｌｖｉｎでは、この平均値の他に予想値の分散を利用して、市場参加者の予測の不均一性の効果を測定している。本稿では東京三菱銀行
ニューヨーク支店が公表している『Economic Research』の U.S.Economic Indicator Forecastsを用いて、アメリカの各種経済指標の公表時間、市場のコンセンサスを確認している。日本の経済指標の市場のコンセンサスは入手できていないので、この情報は含まれていない。
＜＜ｔａｂｌｅ４４＞＞
Ｔａｂｌｅ４４では、以下の分析で用いる経済指標と、その発表時間が掲載されている。
時間はすべてＧＭＴである。先に触れているように、７月１７日の２３時５０分（日本時
間８時５０分）に貿易統計とマネーサプライが同時に公表されている。
経済指標のアナウンスメントの市場への影響をわれわれの ultra-high-frequency データで確認するためには、その情報が市場へ伝えられる正確な時間が必要となる。この時間はロイターやダウジョーンズのオンラインニュースのヘッドラインに掲載された時間を調べれば、ひとつの目安になるが、今回はこの情報は入手できていない。したがって、以下の分
析では 1 分データについてはアナウンスメントがなされる時点をニュースの時点として用いているが、この場合この時点でニュースが市場に伝えらえられているかは確認できていない。しかし、少なくとも 15 分データではニュースが伝えられている時点は正確にカバーされている。
多くのニュース分析では、市場参加者が合理的であれば事前に予想される事象はすべて
現在の為替レートに反映されているため、事前の予想との格差のみが為替レートに影響を与えると考えている。これは合理的期待のもとでの単純な価格伸縮的なマネタリーモデルを考えればよい。
それぞれの変数（利子率を除いて）は対数で評価されている。ｓはスポットレート、ｍは

st =

1
β
mt − α y t + β i * − pt* +E t st + 1
1+ β
1+ β

(

)

(2)

マネーサプライ、ｐは物価水準、ｉは利子率である。＊は外国の変数を表わす。βはＵＩ
Ｐの式を反映している。この式を合理的期待のもとで前向きに解き、極限で評価すると次の式が得られる。

st = (1 + β )

−1

l

 β 

 E φt + l Ω t∑
l=0  1 + β 
∞

(

)

(3)

ここでφ は(３ )式の 右
辺第一項のカッコ内で、Ωｔはｔ期の情報セットを表わす。このφはファンダメンタルズと考えられる。この式からわかるように、ファンダメンタルズの将来の期待に含まれないシ
ョックがある場合に為替レートがジャンプするのである。
このショックは具体的にはアナウンスメントの事前の予想値と実際の値との差、surpriseと考え、この値の為替レートへの影響が数多く検討されている。surprise を算出するためには事前の予想値が必要であり、アメリカでは先ほど述べたようにＭＭＳ等から事前の市場の予想値が公表されているが、今回は日本についてはこの値は計算不可能となっている。
 為替レートおよび tick の daily seasonality

前にも触れたように、株式等の市場では始まりと終わりの時間は取引が活発となり、ボ
ラティリティや取引量がこの期間は増加することが報告されており、外国為替市場においても同様の傾向が Bollersrev=Domowitz（１９９３）、Hsieh=Kleidon、Ａｎｄｅｒｓｅｎ=
Ｂｏｌｌｅｒｓｒｅｖ（１９９７）で報告されている。縦軸に取引量、あるいはボラティ
リティをとり、横軸に時間をとると、ちょうどＵ字型の形状となるのである。この現象の理論的説明は、たとえばＫｙｌｅ（１９８４）、Ａｄｍａｔｉ=Ｐｆｌｅｉｄｅｒｅｒ（１９８８）などに代表される市場参加者間の非対称情報モデルで与えられる。
＜＜ｆｉｇ１〜４＞＞
以下では、ボラティリティとして単位時間当たりの各変数の標準偏差、取引の活発さを示す指標として単位時間当たりのｔｉｃｋ数を用いて、daily seasonality を確認する。これ
らのデータは１分データから作成し、各単位時間ごとの全サンプル期間の単純平均である。
まずＦｉｇ１はｍｉｄの１時間ごとのボラティリティである。まずピークとしては０時、６時、１３から１４時、２１時（いずれもＧＭＴ）である。極端なボトムは４時、１１時、１９時である。これまでの研究から予想されるのは、主要市場すなわち東京、ロンドン、
ニューヨークの始まりと終りの期間はボラティリティが高く、市場が開いている間やすべての市場が終っている時間はボラティリティが相対的に低くなる。
ピークから確認する。Table２を見るとわかるように０時は東京の９時であり、東京市場の始まりである。また６時は東京の１５時で、市場の終わりの時間である。この時点が一日の中で最大のボラティリティとなっている。１３時はニューヨークの９時であり、１４時はロンドンの１５時である。２１時はニューヨークの１７時である。２１時を除いては各市場の始まりや終わりの時間に一致している。しかし、ここではいくつかの疑問が残る。
ロンドンの始まりである８時、ニューヨークの終わりである１９時は高い値とはなっていない。とくに１９時はボトムとなっている。また、 Hsieh=Kleidon で報告されているように
ニューヨークの始まりの時間はロンドンの市場の開いている最中になるが、この時点すな
わち１３時にはボラティリティが高い。同じ商品である円ドルレートを取引し、しかも市場が開いている間なので情報はある程度行き渡っていると思える期間でも、物理的に離れている市場のボラティリティが高いという傾向が表れている。彼らが指摘するように、これまでのモデルでは説明できない一つのパズルがこのデータでも確認されている。
ボトムは４時、１１時、１９時、２２時である。４時は東京の１３時に当たり、ランチ
タイムである。同様の傾向はＡｎｄｅｒｓｅｎ=Ｂｏｌｌｅｒｓｒｅｖでも確認されている。
１９時はニューヨークの１５時であり、事前の予想ではボラティリティは高くなる時点であり、逆の結果となっている。また１１時はロンドンの１０時であり特に市場の特性はない。全体で見ると、市場が開いている中間の時間はボラティリティは低い傾向にはある。
しかし、１９時のボトムはオープンクエスチョンとして残る。

Ｆｉｇ２はｒｍｉｄである。グラフの形状はほとんどｍｉｄと同じである。市場が開いている中間には相対的にボラティリティが低いことは認められる。ただ、最低の値となっているのが５時であり、これは東京の１４時である。
Ｆｉｇ３はｔｉｃｋのボラティリティである。１分ごとのｔｉｃｋ数の変動がこの値である。急激にｔｉｃｋ数が変わる期間がこの値が高くなる期間である。ピークは０時から１時、７時から９時、１３時から１６時である。０時から１時は東京の始まりであり、８時周辺はロンドンの始まりである。また１３時はニューヨークの始まりである。したがって、各市場の始まりの時間の周辺では時間当たりのｔｉｃｋ数が他の時間帯に比べて変動する傾向が示されている。東京のランチタイムである４時、ロンドンのランチタイムである１２時ではこの変動は相対的に小さくなっている。この結果とＦｉｇ４と比べるとさらにこの傾向が明らかになる。Ｆｉｇ４は１時間当たりの平均 tick 数である。最大数は８時、
すなわちロンドンの始まりである。したがってロンドンの始まりでは１分ごとの tick 数の変動も多いが、tick 数自体も一日で最大となっている。次いで１３時から１５時であり、ニューヨークの始まりとロンドンの終わりの時間は tick 数の変動とともに tick 数自体も相対的に多い。東京では始まりと終りは相対的に高く、ランチタイム効果も表れている。
＜＜fig５〜７＞＞
Ｆｉｇ５から７は１５分間隔で同じグラフを描いている。なお、ｒｍｉｄはｍｉｄとほぼ同じであるため、ｍｉｄのみを掲載している。まず東京の始まりである２４時のパターンから確認すると、２４時のなかでも前半がボラティリティが高く、市場の始まりがとくにボラティリティが高いことが確認されている。ランチタイム効果は東京の１２時過ぎてから明確に現れている。東京の終りでは東京の１５時になる少し前が特にボラティリティが高いようである。またこの時点が一日で最大の値である。ロンドンの始まりは特に特徴
はなく、ランチタイム効果も明確にはみられない。ニューヨークの始まりは相対的には高い水準である。その後、ロンドンの終わりである１４時前後も高くなっている。しかし、ニューヨークの終わりである１９時前後はやはりボラティリティは低く、２０時の中頃に大きなボラティリティが現れている。これはニューヨークの１５時から１６時の間である。
tick ではボラティリティおよび期間当たりの tick 数がほぼ同じ傾向を示している。一日に三つのピークがあり、一つ目は東京の始まり、二つ目はロンドンの始まり、三つ目はニューヨークの始まりである。ロンドンとニューヨークが同時に開いている時間帯よりもロン
ドンの始まりからその直後のほうが tick 数およびその変動は大きいことがわかる。
以上から確認できたように、われわれのデータでも市場の始まりや終わりの時間帯は、
相対的に取引が活発であり、価格の変動も大きくなる傾向がみられた。しかし、それがすべての市場のすべてのケースに当てはまっていなかったことも事実であり、この点についてはさらに検討する必要があると考えている。

３．全サンプルによる分析
ここでは全サンプル、すなわち１９９７年７月１０日６時３０分（ＧＭＴ）から８月４日１４時（ＧＭＴ）までのデータを使って、ニュースの効果を検討する。ここで用いるニュースは２節、(２)で説明した７個である。
(１) Goodhart=Hall=Henry=Pesaran モデル
ultra-high-frequency デ ー タ で 本 稿 と 同 様 の 研 究 を し て い る の は 、 た と え ば 先 述 のGoodhart=Hall=Henry=Pesaran がある。そこではＧＡＲＣＨ−Ｍモデルを用いて、アメリカの貿易収支、イギリスの基準金利の為替レートへの影響を分析している。この二つのアナ
ウンスメントが選ばれた理由はその時点で為替レートがジャンプしているのが確認されているためである。そこではまず為替レートのジャンプを確認し、その原因をニュースに求め、ＧＡＲＣＨ−Ｍでモデリング可能であるかどうかを検証している。本稿ではまずニュースを選び、それが為替レートへ影響を与えているかを検証しているので、考え方としては逆となっている。そこで用いられている為替レートは Reuters の FXFX ページからとられたドル=ポンドレートである。
そこで用いられているモデルは次のＧＡＲＣＨ−Ｍモデルである。

(∆st = α 0 + α 1 st − 1 + ∑ β i ∆ st − i + γ N + δ ht + ut ; u ≈ N 0 , ht2

ht 2 = A0 + ∑ Ai u 2 t − i + C ND

2

)

(5)
(6)

ここでｓはスポットレート、Δはその階差を表わす。(5)式のＮはニュース項でダミーである。ニュース効果を計るためにダミーを用いる手法は非常に多く用いられている。本稿でもこの方式も利用する。条件付き分散のＮＤも同じくニュース項で、ダミーである。（５）式はＧＡＲＣＨ−Ｍ項を除くとＡＤＦと同じ式となる。α１＝０が採択されるならば為替レ
ートは非定常データということになる。
このモデルではニュースが為替レートへ影響を与える経路は(5)式を通じたものと、(6)式を通じたものの二つが考えられている。ニュースが為替レートのレベル（但し被説明変数が階差であるので為替レートの差）に影響する可能性をＮとＧＡＲＣＨ−Ｍ項でも捕捉する。もう一つはＧＡＲＣＨプロセスＮＤで捕捉する。経済指標のアナウンスメントの時点は既知であり、このアナウンスメント以前に市場がその効果を予測した反応をこのダミーで捕捉する目的があった。
分析結果は、ＧＡＲＣＨ−Ｍ項は有意に推計されていないが、(5)式のニュースダミーは有意となっている。モデルをＯＬＳで推計した場合は単位根が認められる可能性があるが、ＧＡＲＣＨ−Ｍではスポットレートは定常である可能性が示唆されている。すなわち、為替レートに一時的な影響を与えるような事象をコントロールするならば、為替レートは（レベルでみると）定常過程にしたがっている可能性があるということである。
(２) モデルの同定
本稿では、まずモデルの同定をして、必要があればＡＲＣＨタイプの推計を用いることとする。また、はじめに unit root テストをしてデータの定常性を確認しているので、ここではすべてのサンプルで rmid を用いてモデリングする。
モデリングにはＡＲ、ＭＡあるいはＡＲＭＡの次数を決めるためにＡＩＣおよびＳＢＩ
Ｃを用いる他、残差項の系列相関を確認するために Ljung=Box 検定量を用いる。また残差の２乗の系列相関を自己回帰モデルをＯＬＳ推計により確認する。本稿では一次のＡＲモデルを用いている 7 。
＜＜table４５〜４８＞＞
１時間データからみていく 8 。ＡＩＣではＡＲＭＡ（１、１）が選択されるが、ＳＢＩ
ＣではＭＡ（１）となる。 Ljung=Box 検定量ではＡＲＭＡモデルの方がχ２検定量は小さ
く、ＡＲＣＨの検定量もＡＲＭＡの方が小さい。以上を勘案して、１時間データではＡＲ
ＭＡ（１，１）を用いる。
３０分データでもＡＩＣとＳＢＩＣでは、前者ではＡＲＭＡ（１、１）が、後者ではＭ
Ａ（１）が選択されている。ここでも Ljung=Box 検定量およびＡＲＣＨ効果の検定結果を勘案してＡＲＭＡ（１，１）を選択する。
１５分データではＡＩＣ、ＳＢＩＣともにＭＡ（１）が示唆される。一方１分データではＡＩＣ、ＳＢＩＣともにＡＲＭＡ（１，１１）が最も小さな値となっている。 Ljung=Box
検定量も選択されたモデルが最も小さな値を示している。
以上のようにモデルの同定がなされたが、同時に選択されたモデルではすべてＡＲＣＨ
効果は有意となっている。したがって、それぞれの選択されたモデルをＡＲＣＨモデルを用いて推計する。
(３) ダミーを用いたニュース分析a) モデルおよびダミー
本稿でもダミーを用いて、前節で確認した７つのニュースの為替レートへの影響を検討する。ダミーは、アナウンスメントがなされた後に、為替レートのレベルが変化するかどうかを検討する。モデルでは rmid が為替レートのデータとして用いられるため、アナウン
スメント後に為替レートのレベルが恒常的に変化するというダミーは｛0,0,...,1,0,...0｝とな
り、１はアナウンスメントがなされた時点に対応する。このタイプのダミーをダミー１とよぶ。被説明変数がレベルであればアナウンスメント後はすべて１となるダミーである。
ダミー２は｛0,0,...,1,-1,1,0,...0｝で、最初の１がアナウンスメントがなされた時点に対応する。これはアナウンスメントがなされた後為替レートがジャンプするが、その直後に元の水準へ回帰し、その後さらにまた構造変化が続くという動きに対応している。これはGoodhart et. al で用いられており、為替レートのアナウンス直後にジャンプが起こり、その後リバウンドして、さらにそれが反転するという動きを記述すると説明されている。実際に、rmid は多くの研究でも指摘されているように負の自己相関を持っていること、さらに
mean reversion 的な動き、あるいは overshooting のような反応があるかどうかをこの二つ目のダミーで確認することができる。
ダミーは二つの方法で用いられる。次の二つの式がそれである。
p
q
7
 s 
 st − 1 − i  + ∑ β j ut − j + ∑ γ k Dk + ut ; u ≈ N 0 , σ 2ln t  = µ 0 + ∑ α i + 1 ln st − 1  st − 2 − i  j = 1
i =0
k =1

(

n

m

7

l =1

h =1

k =1

σ 2 = φ 0 + ∑ φ l ut2− l + ∑ θ h σ t − h 2 + ∑ γ k Dk

)

(7)

(8)

ここでＤがダミーである。ダミーは一つのアナウンスメントに一つ対応しているので、全部で７個ある。上記の二つの式は、ＡＲＭＡ（ｐ、ｑ）、ＧＡＲＣＨ（ｎ，ｍ）モデルである。実際に推計するモデルのそれぞれの次数は先ほどのモデルの同定結果にしたがう。
ダミーは(7)式か、(8)式のいずれか一つに用い、同時に二つの式には用いない。
それぞれのニュースダミーの予想される符号は、ニュースおよび用いるモデルによっては事前に確定しない。マネーサプライから考える。(３)(４)式で表わされるマネタリーモデ
ルで考えると、マネーサプライの増加が恒常的であればｓは上昇する。しかし、マネーサ
プライの変化が一時的であると市場参加者が解釈する場合にはｓは低下する。これはたとえば通貨当局がマネーサプライを政策目標としており、マネーサプライの増加が貨幣需要の増加によりもたらされているとする。マネーサプライは元の水準に戻り貨幣需要が依然として高水準にあるとすると、貨幣市場で超過需要に対応して金利が上昇する。この金利の上昇が資本流入を惹起させ、自国通貨は増価、すなわちｓは低下することになる。
物価水準はやはり二つの可能性を持つ。マネタリーモデルのようにＰＰＰが成立しているならば、自国の物価水準の上昇はｓを上昇させる。しかしスティッキープライスモデル
では、物価水準の上昇はマネーサプライ（実質）を低下させることを通じて貨幣市場で超過需要を生み出す。これによって利子率が上昇し、資本流入の増加によってｓは低下することになる。
失業率および実質ＧＤＰはともに国民所得の変化を表わす。国民所得が増加すると、アブソープションが増加し、他の条件に変化がなければ輸入が増加する。これは外国通貨への超過需要を生みだし、ｓは上昇する。しかし、マネタリーモデルによれば、国民所得の上昇は貨幣市場で超過需要を生みだし、ｓは低下する。これは(４)式より明らかである。
貿易収支の赤字はｓの上昇を生み出す。貿易収支の赤字は外国通貨への超過需要と、自国通貨の超過供給を意味し、この結果ｓは上昇する。
したがって、貿易収支の影響は事前に確定するが、それ以外の変数の効果は用いるモデ
ルによって異なるのである。
b) 推計結果とその解釈＜＜table４９〜５２＞＞
Table４９は１時間データの推計結果である。(１)、(２)は(7)式にダミーを用いたモデル、(３)、(４)は(8)式にダミーを用いた推計結果である。１時間データはＡＲＭＡ（１，１）モデルが用いられている。また推計にはＧＡＲＣＨ（１、１）を用いている。ｔ値の*は１%有意、**は５%有意を示している。(１)はダミー１を用いた推計結果である。ダミーで有意となっているのは、ニュース２、４、６、７である。これらはいずれもアメリカの経済指標で、ＣＰＩ、貿易収支、実質 GDP 成長率、失業率のアナウンスメントである。
ダミーの符号は、ＣＰＩの上昇はスティッッキープライスモデルの予測する結果を示している。Table４４にもあるように、ＣＰＩは surprise がプラスであることも影響している可能性がある。
外国の貿易収支の赤字は、赤字国の通貨を減価させると予想される。アメリカの貿易収支の赤字が増加しているので事前の予想としてはドルの減価、すなわちｓは低下することが予想される。結果としては予想された通りの符号となっている。前月比では赤字幅が増加しているが、surprise は-8 億ドルと、市場の予想を下回っている。赤字幅は予想以下であっても赤字自体のアナウンスメントはやはり為替レートに影響していることが示されている。
ＧＤＰの成長率はプラスであり、surprise もプラスとなっている。ニュースダミーの符号をみると市場ではマネタリーモデルで予想される結果が現れている。失業率でも同じ結果となっている。失業率とドルの価値が逆の動きをしているのは、マネタリーモデルによる説明と符合している。
ダミー２の結果は(２)にまとめられている。そこではニュース４、５、６が有意であり、符号はダミー１と同じだが、有意水準はこちらのほうが小さい。アメリカの貿易収支と実質 GDP および日本のＭ２＋ＣＤのアナウンスメントは一度為替レートがジャンプした後元の水準にもどり、再びジャンプするという影響を与えている。アメリカのＰＰＩ、日本の貿易収支に関するアナウンスメントは 1 時間データの為替レートには影響を与えていない可能性が示されている。なお日本のマネーサプライの影響はニュース５が有意となっているので、ニュース３の結果と合わせるとはっきりした結論は導くことができない。
有意となっているダミーの符号は、ニュース５を除いて(１)と同じである。ニュース５では日本のマネーサプライは前期と同じであるとのニュースに対して、マイナスに効いている。マネタリーモデルにしたがえば、この発表は市場ではマネーサプライの伸びが予想あるいは期待に反して少ないか、あるいはこの伸びは一時的であるとの判断であったと解釈できよう。
一方条件付き分散にダミーを用いた(３)、(４)では、いずれのダミーも有意にはなっていない。ここでのアナウンスメントは条件付き分散を通じて為替レートの変動過程に影響を与えてはいない。条件付き分散におけるニュースダミーの効果は Goodhart et. al の結果とは異なるが、Hogan=Melvin の結果とは整合的である。
Table５０は３０分データにダミーを用いた推計結果である。モデルはＡＲＭＡ（１，１）
でＧＡＲＣＨ（１、１）を用いている。(１)ではニュース５以外はすべて１%水準で有意となっている。符号は１時間データと同じである（但しニュース３は１時間データでは有意となっていない）。ニュース１、ニュース３は１時間データでは有意ではないが、３０分
データでは有意となっているということは、これらのニュースは為替レートに影響を与えるが、その効果は短期的であると解釈できよう。ニュース１はアメリカのＰＰＩ、ニュース３は日本の貿易収支およびマネーサプライである。後者については、二つが同時に発表

されているのでいずれの効果かは判別できていない。
ニュース１の効果は、ＰＰＩの低下がｓを低下させることであり、これはマネタリーモ
デルで説明される。さらに、surprise も予想以下であるということはこの効果を大きくしている可能性がある。ＣＰＩと比較すると、ＣＰＩの影響の方が長期的であり（１時間デー
タでも同じ符号で有意であるため）、またパラメータの値も２倍である。
ニュース３の効果は貿易収支に関してはその黒字幅が予想以下であったので、円は以前に比べて減価する傾向にあるはずで、ｓは上昇することが予想される。マネーサプライは
前期に比べてマイナスなので、マネタリーモデルによればｓは低下することになる。推計
結果はｓに対してプラスの効果を持っているため、貿易収支の黒字削減の効果が支配的である可能性が考えられる。
(２)ではニュース２と４が有意である。１時間データの結果と比較するとニュース２、つまりアメリカのＣＰＩはジャンプして戻り、再びジャンプするという動きがより短期的なtime horizon で現れているということになる。アメリカの貿易収支は１時間データの結果とも合わせると、短期的にも長期的にも同じ影響を与えていると考えれる。またその符号の意味も、１時間データと同じように考えられよう。
条件付き分散にダミーを用いた(３)、(４)では、１時間データとは異なる結果となっている。ダミー１ではニュース１、３、５が有意になっている。ニュース３、５は日本のアナウンスメントであり、日本のアナウンスメントは為替レートのレベルよりは条件付き分散を通じて為替レートの変動に影響を与える可能性が示唆されている。また、ＰＰＩも条件付き分散を通じて為替レートに影響を与える可能性が示唆される。
ダミー２では、ニュース１、２、５、７が有意である。物価水準および失業率、日本のマネーサプライが条件付き分散を通じて為替レートの変動に影響を与えている可能性が示
唆されている。ダミー２はアナウンスメント直後のジャンプの後、リバウンドとさらなる反転を表わしていることを考えると、条件付き分散がアナウンスメント直後に複雑な動きをしていることがわかる。
１５分データの推計結果は Table５１にまとめられている。ここではＭＡ（１）にＧＡＲ
ＣＨ（１、１）を用いて推計している。ダミー１を用いた推計結果からみていく。ダミーが有意に推計されているのはニュース２、４、６、７である。これらはこれまでのデータでも一貫して同じ符号で有意となっている。これらのニュースは、ニュース直後から長期にわたって影響を与えていることが示唆される。
ダミー２ではニュース４、５、６が有意となっており、符号も１時間データと同じである。ニュース４、６はアナウンスメント直後のジャンプだけでなく、その後に複雑な変動をしていることがわかる。日本のマネーサプライのアナウンスメントは直後のジャンプだ
けでなく、その後の複雑な為替レートの変動を同時に生み出している。
条件付き分散を通じた効果については、ダミー１、ダミー２ともにどのニュースも有意にはなっていない。したがって、１５分の間隔でみると条件付き分散ではニュースによる特別な影響はないようである。あるいはＧＡＲＣＨ項を通じた効果は依然として有意に推計されているので、この過程のみでニュースの効果が記述されているとも解釈されよう。
最後に１分データによる推計結果を確認する。ここではＡＲＭＡ（１，１１）をＧＡＲ
ＣＨ（１，１）を用いて推計している。結果についてはダミーおよびＧＡＲＣＨ項のみを掲載する。ダミー１ではいずれのダミーも有意になっていない。このダミーはアナウンス
メントがなされた直後、すなわちアナウンスメントが１２:３０であれば１２：３１にダミーを入れているので、１分間でニュースが市場に伝わっていない可能性、あるいはニュースの意味が市場で解釈されるには時間が不十分である可能性があるvii。
一方ダミー２ではニュース１、３、５が有意となっている。ニュース３、５は日本の経済指標のアナウンスメントである。ニュース５は１５分、１時間データでも有意となっており、符号も同一である。したがって、日本のマネーサプライの為替レートへの影響は、

複雑かつ短期から長期に影響をしている可能性が示唆される。アメリカのＰＰＩは、ダミー２では１分データのみが有意である。ＰＰＩはアナウンスメント直後にのみ複雑な影響を与えている可能性が示唆されている。一方ニュース３は日本の貿易収支とマネーサプラ
イが同時にアナウンスメントされている。ここでもダミーはプラスに推計されており、貿易収支のアナウンスメントの影響が大きいことが予想される。
条件付き分散を通じた影響では、ダミー１はニュース３、５、６が有意に推計されている。日本のアナウンスメントおよびアメリカの実質ＧＤＰのアナウンスメント直後には条件付き分散はジャンプしている可能性がある。(４)を見れば明らかだが、そのジャンプは１時点のみで、その後の複雑な動きはないようである。
以上から明らかなように、ダミーおよびＧＡＲＣＨモデルを用いて経済指標のアナウン
スメントの効果を計測したが、データの間隔や経済指標によって結果が異なっている。為替レートのレベルに関しては、指標によって短期のみに効果を持つもの、短期から長期にかけて効果を持つものと分かれている。短期的な影響が大きいのはＰＰＩ（ＵＳ）、日本の経済指標であり、短期から長期にかけて影響を与えるのはＣＰＩ、貿易収支、失業率（以上すべてＵＳ）である。
条件付き分散を通じた効果は、データ間隔により結果が分かれている。１分および３０分データではパラメータが有意となっているものがあるが、それ以外ではない。この結果
から一般的な結論を出すことはできないが、少なくとも条件付き分散を通じたアナウンス
メントの影響が存在し、しかもそれは短期的である可能性が指摘できよう。

４．day by day データによるアナウンスメントの効果
この節では、アナウンスメントがなされる日の為替レートの変動を個別に検証し、その効果を確認する。本稿で選択したアナウンスメントがなされているのは、７月１１日、１６日、１７日、１８日、２４日、３１日、８月１日の７日間である。
(１)１日ごとの特徴<<table５３〜５４＞＞
まず、この節で用いる rmid および tick データを１日ごとに分割して、その特徴を確認する。Table５３は rmid１時間データによる時間単位、１日ごとのボラティリティである。網掛けをしているところは、当該日の平均値よりも大きいことを意味している。一番右の時
間ごとの平均値は Fig２として２節で検討した。そこでは世界の主要市場である東京、ロンドン、ニューヨークの始まりと終りの付近のボラティリティが高い傾向が指摘されている。
表の下には、１日ごとの平均、標準偏差、そして変動係数が掲載されている。最も変動係数の高いのは１７日、次いで２４日、２８日、１８日、３０日、２３日、１１日、１日の順となっている。この中でアナウンスメントがなされている日は、１１、１７、２４、
１８、１日である。３１日は小さいほうから数えて４番目、１６日は最も小さい。したがって、アナウンスメントがなされる日がすべて変動係数が大きくなるという訳ではないが、少なくともアナウンスメントが行われる日は変動係数が高くなる傾向は指摘できそうである。ちなみに本稿では採用していないが、３０日は日本では通産省から製造業鉱工業生産
指数と商業販売統計速報のアナウンスメントがあった。また、１５日には日本で大蔵省の榊原財務官の為替レートの水準の変更に関する発言があり、その後円は減価傾向を強めていったという事実もある。
アナウンスメントのあった日を取り上げる。１１日は１４時（１３時と１４時の値の比較）がピークとなっている。これはアナウンスメントがあったゾーンの次のゾーンである。
１６日もこの時点は相対的には高いが、最大値は６時となっている。１７日は明確な傾向は見出せない。１８日はアナウンスメントのあったゾーンが最大値となっている。２４日

は東京市場が開いている時間帯ではアナウンスメントのあったゾーンの値が最大となっているが、、一日の最大値は１３時のゾーンとなっている。３１日では１５時のゾーンが最大となっており、アナウンスメントからは二つ目のゾーンである。１日は１３時、１４時のゾーンの値が非常に大きい。アナウンスメントがなされていない日では、必ずしも１３時近辺のゾーン、あるいは日本のアナウンスメントの時間の近辺のゾーンがボラティリテ
ィが高くなっている訳ではない。したがって、アナウンスメントがある日は、それ以外の日とはボラティリティの傾向が異なる可能性がある。
次に Table５４をみていく。これも時間ごとの平均値の特徴は２節で確認されている。各
一日ごとの変動係数をみると（１０日および８月４日は一日フルにデータがないので除外する）、最大は１日であり、ついで３１日、２４日、１１日と続く。アナウンスメントがあった１６日は最小となっている。一日の平均 tick 数では３１日、１日、３０日が特に多い。他のアナウンスメントのあった日は、平均 tick 数がそれがない日よりも極端に多いという傾向は見られない。
アナウンスメントのあった日の、その時間近辺のタイムゾーンの傾向を確認する。１１
日では１３時のゾーンはその日の平均のおよそ倍の tick があり、その後もこの傾向が数時間続いている。１６日では１３時のゾーンがその日で最大の tick 数となっており、その後の傾向も同様である。１７日ではアナウンスメントの行われたタイムゾーンやその近辺では特に目立った影響は現れていない。２４日も同様である。３１日では１３時のタイムゾーンは平均の２倍の tick があり、その後 tick 数が多いゾーンが続く。１日でも１３時のタ
イムゾーンが平均の２倍の tick があり、その後も tick が多いゾーンが続いている。
１３時のゾーンがその日の平均の２倍以上ある日は、サンプル期間のすべてではない。
しかし、その後に tick の多い時間帯が続く傾向は多くの日で見られる。これはこの時間帯
はニューヨークの始まりやロンドンの終わりの時点が含まれるため、その影響が現れている可能性がある。いずれにしてもアナウンスメントがあった日は、それが行われたゾーン、あるいはその直後のゾーンではその日の平均の２倍以上の tick がなされる可能性が示唆されている。
(２)day by day 分析a) アナウンスメント前後の為替レートと tick
本稿で選んだアナウンスメントがなされた日を対象に、それが為替レートにどのように影響しているかを分析する。まず、アナウンスメントがなされた日の為替レートの変動をグラフにより確認する。
＜＜fig８〜１４＞＞
これらのグラフは縦軸に円レートをとり、横軸の真ん中にアナウンスメントの時間がくるように描いている。アナウンスメントの時間を挟んで、前後３０分の為替レートのレベ
ルの変化を示している。データの間隔は１分である。
Fig.８はアメリカのＰＰＩである。アナウンスメントの後に為替レートが継続して３０分
にわたって一方向の動きをしてはいないように見える。アナウンス後５分ほどは円高に動き、その後は円安に１５分ほど動いているようである。当初の動きはスティッキープライ
スモデルで予測される反応であるが、その後はＰＰＰで説明される反応となっている。
Fig.９はアメリカのＣＰＩの発表で、アナウンスメント後１５分から急激に円安に動いている。前の節で説明したように、ＣＰＩが上昇し、しかも surprise がプラスであるため、その反応が大きいとも考えられる。為替レートの変動の方向はＰＰＰで予測されるものである。
Fig.１０はアナウンスメントが２３時５０分なので、グラフの横軸の真ん中の５０がアナウンスメントがなされた時点である。それ以前は quote がほとんどなされていないので、グラフは水平部分が多い。アナウンスメント前後では為替レートはジャンプしている。その後はじめの水準に戻っているが、再び円安方向に進んでいる。貿易収支が事前の予想以下であったことは、為替レートは円安に向かう可能性がある。すなわち事前に予想される貿
易収支は、その予想の時点で為替レートに反映されているとすれば、市場の surprise がこの時点で為替レートに反映されると考えられよう。マネーサプライの影響は、通常のマネタ
リーモデルでは逆に円高をもたらすと予想される。その後の円安を説明するためには、市場はこのマネーサプライの低下を一時的と捕らえ、貨幣需要のショックと通貨当局の金融緩和政策の維持を予測していると考えれば可能ではある。実際日本の景気は下降傾向を示しており、日本銀行は金融政策の変更はないとのアナウンスメントを続けていたことを勘案すれば、この説明は容認可能ではある。
Fig.１１はアメリカの貿易収支のアナウンスメントである。アナウンスメントの前後で為替レートは大きくジャンプしている。アメリカの貿易赤字が市場の予想以下で、しかも対日赤字が前期比２５%減となっていたことを反映して、円安にジャンプしたと解釈できよう。しかしその後１５分ほど、以前よりも円安水準で移行しているが、２０分後にはアナ
ウンス以前の水準に戻っている。長期的な水準の変化は起こっていない。
Fig.１２は日本のマネーサプライである。前期と変化なしとのアナウンスメントで、為替レートは円安方向に動いている。マネタリーモデルでは、他の条件が一定であればマネーサプライが変化しなければ為替レートは変動しない。この情報が将来のマネーサプライのパス（(4)式の右辺）の予想を変化させる場合にのみ、このような動きが生まれる。景気の低迷に伴い貨幣需要が低下し、その元で依然としてマネーサプライが増加する場合には、マネタリーモデルで予想されるように自国通貨は減価する可能性がある。しかし、為替レートの水準の変化が一時的であるので、この影響も一時的である。
Fig.１３はアメリカのＧＤＰのアナウンスメントである。surprise がプラスであり、市場の予測よりも高い成長率を記録している。アナウンスメント後は一時的に円高になり、その後一瞬大きく円高に再びなり、その後は円安方向に移行している。長期のトレンドを見れば、円安方向にアナウンスメント後は移行している。マネタリーモデルで予測されるよ
うに、アメリカの所得の上昇が貨幣市場で超過需要を生みだし、金利の動きを通じてドルの増価を生み出すのである。円の増価は逆にアブソープションアプローチにより説明されるが、このアプローチは長期のトレンドを説明するフローアプローチであり、短期的な変動を説明するには無理があると思われる。したがって、アナウンスメント直後の円の急激な下落の説明は難しい。
Fig.１４はアメリカの失業率である。surprise はマイナスで、市場の予想以上に低い値となっている。アナウンスメント後は何回かのジャンプはあるものの、円高傾向を示している。アメリカの国民所得の上昇がドルの減価を生み出しているとすれば、これはアブソー
プションアプローチによる説明が妥当する。このアナウンスメントが将来の貿易収支の赤字の増大に結びつく場合には、このアプローチによる説明が可能となる。しかしすでに述べているように、このアプローチは長期的な影響を示すものなので、むしろこのアプロー
チによる帰結が市場参加者の将来の予想に影響を与えていると考えるべきであろう。
以上みてきたように、アナウンスメントの前後で短期、長期は別として為替レートのレベルが変化している可能性が確認できた。
＜＜table５５＞＞
Table５５はアナウンスメント前後１時間を対象に、５分間隔の価格の変化を計測している。価格の変化は(１)式に５分ごとのデータを当てはめた値であり、％表示にしてある。価格変化の横のｚは、この価格変化率を平均０、分散１に基準化した数値である。０以上であれば平均以上である。変化率の欄の網掛けの数値は当該日で最大値を示し、基準化した値での網掛けは平均からプラス１σ以上の値であることを示している。
ニュース１から確認する。アメリカのＰＰＩではアナウンスメント直後に目立って価格変化率が大きくなってはいないようである。アナウンスメント直後に為替レートは円高となるが、その後は円安傾向が続いているのがわかる。単純な負の自己相関関係は崩れているようである。
アメリカのＣＰＩでもアナウンスメントから１５分後が最大の変化率となっている。しかし、アナウンスメント直後に大きな変動が起きている訳ではないようである。
ニュース３は日本の貿易収支とマネーサプライであるが、そのアナウンスメント直後に大きなマイナスの変化率を記録している。またその直前も大きな変化が記録されている。
アメリカの貿易収支のアナウンスメントはニュース４である。ここではアナウンスメン
ト直後の５分間が最も大きなプラスの変化率を記録している。またその後、符号は±となっているが、平均から１σ以上の変化率を２５分間にわたって記録している。
ニュース５は日本のＭ２＋ＣＤである。ここでもアナウンスメント直後、その後の５分間と大きな変動を記録している。
ニュースの６はアメリカのＧＤＰであるが、これはその直前の５分間の変動が最も大きい。アナウンスメント後はマイナスの変動が記録されているが、それ以降は決まった傾向は示されていない。
ニュース７はアメリカの失業率である。アナウンスメント直後は大きくマイナスの変化率が記録されている。またその後も相対的に大きな変化率が断続的に記録されている。
以上から、アナウンスメントによってはその直後ばかりでなく、ある程度の期間価格の変動を伴っているケースがあることが確認された。これは surprise のあるなしには関係なさそうである。物価水準のアナウンスメントでも surprise はゼロではないが、その後の価格変化は短期で終っているからである。ただここでのデータは、それぞれのアナウンスメント
が１回しかないので、発表される経済指標が常にここに現れているような影響を為替レートに与えるかどうかは確定できない。
＜＜table５６＞＞
Table５６はアナウンスメント前後の tick 数をまとめたものである。一つの time interval
は Table５５と同じく５分である。したがって、アナウンスメントの前後１時間が対象となっている。ニュースの下の数値は５分間の tick 数であり、その右の数値ｚは平均０、分散１に tick 数を基準化している。網掛けは最高 tick 数と、ｚがプラス１σ以上を示している。
ニュース１のアメリカのＰＰＩはアナウンスメント直後の５分間が最高の tick 数である。
その後１５分は tick が少ないが、アナウンスメント後２５分からはまた tick 数が増えている。
ニュース２はアメリカのＣＰＩの発表である。tick の最高はアナウンスメント後２５分であるが、直後から tick は増加している。この傾向はアナウンスメント後３０分続いている。
ニュース３は日本の貿易収支とマネーサプライである。発表１５分前の tick が最高となっているが、全体として tick 数は少ない。
ニュース４はアメリカの貿易収支である。アナウンスメント後から明らかに tick 数は増えている。この傾向はほぼ掲載している期間全体に渡っている。
ニュース５は日本のＭ２＋ＣＤである。アナウンスメント直後の５分間は急激に tick が増加している。しかしこの動きは、この５分間のみで終っている。
ニュース６はアメリカのＧＤＰのアナウンスメントで、ここでも明らかにアナウンスメ
ント後は tick 数が増加している。貿易収支と同じように、アナウンスメント後１時間同じ傾向が続いている。
ニュース７はアメリカの失業率であるが、ここでもアナウンスメント直後が最高の tick数である。その後、すべての期間ではないものの、平均的には tick 数はそれ以前よりも多い。
かくて tick 数でも、日本の貿易収支、マネーサプライのアナウンスメントを除いては、アナウンスメントが tick 数に影響を与えている可能性が示唆されている。市場にパブリッ
クインフォメーションがもたらされると、取引が活発になるというファクトファインディングスが得られた。
b) rmid による daily 時系列モデル＜＜table５７、５８＞＞
まず、アナウンスメントのなされている日の円ドルレートの基礎的な統計量を示す。以下での分析では１５分データを用いる。その理由は、それぞれのアナウンスメントが市場に伝えられている正確な時間がわかからないので、アナウンスメント後１５分あればこの情報は市場に伝わるであろうと考えているためであるviii。
為替レートのレベルでみると、１１日と２４日はデータが正規分布に近いことが示されている。また rmid では１１日、２４日は正規分布していることがわかる。したがって、この両日では正規分布に比較して大きな尖度を示す分布とはなっておらず、これまでの議論からすればニュースや情報の影響が分布に現れていない可能性が示唆されている。すなわ
ち、金融資産の収益率の尖度の大きな分布を説明するためにニュースや情報の役割が利用されることがあるが、この両日ではパブリックインフォメーションが市場に伝えられているにもかかわらず、その分布は大きな尖度を示していないのである。したがってモデリン
グと構造変化のテストでは１１日と２４日は除外することにする。また１７日はアナウン
スメントが２３時５０分とその日の最後に行われており、ＧＭＴ基準の１日ごとの区分ではアナウンスメント後のデータ数が少なくなってしまうために、モデリング以下の分析からは除外することにする。
＜＜table５９＞＞
Table５９はすべての日の mid の unit root テストの結果である。Ｄｉはｉ日の mid を意味する。このテストは２節と同じ手法を用いている。unit root が棄却される可能性があるのは１７日、１８日、８月１日の三日である。いずれの日も、ＡＤＦ検定では unit root が認められるが、Phillips=Perron テストではこの三日間で棄却されている。したがって、１８日、１日は rmid と mid の二つを使い、それ以外は rmid を使うことにする。
＜＜table６０＞＞モデルの選択に当たっては３節と同様ＡＩＣ，ＳＢＩＣおよび Ljung=Box 検定量、ＡＲＣＨ検定量を用いる。選択されたモデルの診断結果のみを Table６０に掲載する。１６日はrmid を用い、ＡＲ(１)が選択され、Ｑ-stat にあるように残差の自己相関はない。またこのモデルではＡＲＣＨ効果（残差の２乗の自己相関）もないことが報告されている。
１８日は mid ではＡＲＭＡ（１，１）が選択され、ここでも残差の自己相関とＡＲＣＨ
効果はない。１８日で rmid を用いるとＭＡ(１)が選択され、残差の自己相関はないがＡＲ
ＣＨ効果は有意に出ている。このモデルの推計はＡＲＣＨモデルを用いることにする。
３１日は rmid を用いてＡＲ（１）が選択されている。Ｑ-stat より残差の自己相関はない
が、ＡＲＣＨ効果は有意である。したがってここでもＡＲＣＨ推計を用いる。
１日は mid、rmid の二つを用いる。mid ではＡＲ(１)が選択され、残差の自己相関およびＡＲＣＨ効果はない。rmid ではＡＲ（２）が選択され、同様に残差の自己相関およびＡＲ
ＣＨ効果はないことが報告されている。
＜＜table６１＞＞
同定されたモデルにより、ダミー変数を用いてアナウンスメントの効果を計測する。計
測結果は Table６１にまとめられている。そこではダミーのパラメータの値とその下にｔ値が掲載されている。ここで用いているダミーは、３節と同じ定義で作っている。まず、１６日の結果からみていく。この日のアナウンスメントはアメリカのＣＰＩである。ダミー
は１、２ともに有意に推計されている。アナウンスメント後の為替レートのジャンプは有意に認められることになる。
１８日の mid ではいずれのダミーも有意ではない。このアナウンスメントはアメリカの貿易収支である。ここではダミー３が用いられている。これは被説明変数がレベルの場合、

階差データに対するダミー１と同じ効果を持つダミーとして、アナウンスメント以前はすべて０で、アナウンスメント以降はすべて１を持つダミーをダミー３として用いている。
ここではこのダミーも有意ではない。Fig.１１で確認したように為替レートのジャンプはア
ナウンスメントの回りの数分のみで、１５分データではこのジャンプはすでにリバウンドしてしまった後のレートを用いていることになり、ジャンプ自体を捕捉できていない可能性がある。
もう一度 Table５９に戻る。最後のところにＤ１８Ｍ(−１)という変数がある。これは１８日の５分間隔のデータを用いた unit root テストの結果である。Fig.１１を考慮して、１８
日のみ５分間隔のデータを用いる。ここではＡＤＦと Phillips=Perron では結果が異なっているので、mid と rmid の両方を用いて構造変化を検討する。Table６０の一番下にＤ１８Ｍ、
ＬＤ１８Ｍのモデルの診断結果が掲載されている。前者ではＡＲＭＡ（１、２）、後者ではＭＡ（２）が選択されており、いずれもＡＲＣＨ効果が有意になっている。Table６１のダミーを用いたテストでは、１５分データとは異なりダミー１は有意になっている。これは mid、rmid のいずれも同じ結果である。したがって、アナウンスメント直後の mid、rmidのジャンプが有意に計測されたことになる。アメリカの貿易収支のアナウンスメントの為替レートへ与える影響は非常に短期的ではあるが、有意に現れているといえる。
次に３１日のＧＤＰのアナウンスメントの影響を確認する。ここではダミー２が有意となっている。これは一旦 rmid がリバウンドして再び最初のジャンプの水準へ戻るというダミーである。
アメリカの失業率のアナウンスメントの効果は mid、rmid を用いて推計されている。midの推計結果であるＤ１ではダミー１、２は有意ではないがダミー３、ダミー３’は有意となっている。ダミー３’は係数ダミーとしてダミー３を用いた結果である。ダミー３、ダミー
３’ともに有意である。いずれもマイナスで有意であり、アナウンスメント以降為替レート
が以前より円高方向に有意に変化していることが示されている。rmid ではいずれのダミーも有意とはなっておらず、為替レートの変化率に関しては構造変化は生じていないことになる。
c) tick による daily 時系列モデル
mid、あるいは rmid と同様の手法を用いて、tick データによる時系列モデルでアナウンス
メントの効果を検討する。
＜＜table６２＞＞
ここではすべてのアナウンスメントのあった日の結果を掲載しているが、構造変化については前のセクションと同様１１日、１６日、１８日、３１日、１日の５日間を対象とする。unit root テストの結果は、ＡＤＦでは１８日のみが係数が有意に計測されているが、Phillips=Perron テストではすべての日で有意となっている。ここでは tick の１階差を取った
データのみを検討することにする。
＜＜table６３＞＞
変数のＤＤはそれぞれの日の tick の１階差という意味である。いずれのデータでも採用したモデルでは誤差項の自己相関はないが、１１日、１６日、２４日、３１日、１日でＡ
ＲＣＨ効果は有意となっている。これらのデータにはＡＲＣＨ推計を適用する。
＜＜table６４＞＞
Table６４ではダミー変数を使ったアナウンスメント効果の計測結果が掲載されている。
１１日を除いて、ダミー１は有意に推計されている。ダミー２はすべての日で有意とはなっていない。ダミー１はすべての日でプラスに推計されており、アナウンスメントによって tick 数がその後有意にプラスにジャンプしていることがわかる。アナウンスメントが取引活動を活発化させる可能性が、この結果によって示唆されている。

d)アナウンスメント効果の継続性
ここでは１５分データを使って、具体的にアナウンスメント後どれくらいまでその効果が及んでいるかを検討する。Ederington＝Lee では同様のテストを T−bond、ユーロダラー、
そしてドイツマルクフューチャーに適用している。ここでは Ederington＝Lee にしたがって
次の式を推計し、ダミー変数の有意性によってアナウンスメントの効果を測定する。これまでの分析をタイムシリーズ分析とすれば、ここでの分析はクロスセクショナル的な意味をもつものと理解できよう。
nrmid j t − E (rmid ) j = α j + ∑ β i Di t + u j t
i =1

(9)

ここで rmidjt では、t は日を、ｊはタイムゾーンを示す。E(rmid)j はタイムゾーンｊの rmid の平均値である。
Ｄはダミーでアナウンスメントｉが当該日に行われている場合は１、それ以外は０をとる。
本稿で採用したアメリカの経済指標の発表は同じ時間帯に行われているが、日本の場合は異なっているので別々の表にまとめている。なお、タイムゾーンはアナウンスメントの直前から１時間後まで１５分ごとに、それ以降はアナウンスメントの２時間後、３時間後からそれぞれ１５分を採用している。
＜＜table６５挿入＞＞
Table６５は(１４)式の推計結果である。ニュース１はアメリカのＰＰＩである。ここでは１２時３０分にアナウンスメントがなされているが、アナウンスメント直前、直後はマイナスに有意になっている。これは事前の予想が実際の値よりも高かったため、アナウン
スメントの直前にはこの予想と整合的な為替レートとなっていた可能性がある。何度も述べているように、マネタリーモデルでは外国の物価水準が上昇すれば自国通貨はＰＰＰを通じて増価する。しかし実際の公表された値は予想よりも低かったため、それに応じてその後円が減価しているとも考えられよう。ＰＰＩダミーは２時間後まで有意となっている。
これはニュース２のＣＰＩのダミーの効果よりも長いが、 Ederington＝Lee のドイツマルク
フューチャーにおけるＰＰＩ、ＣＰＩの推計結果と整合的である。
ＣＰＩは上に述べたように、ダミーが有意となっているのはアナウンスメント後４５分までの期間である。アナウンスメント直前には影響を与えていないという結果となっている。
ニュース４はアメリカの貿易収支で、これもＣＰＩ同様アナウンスメント後４５分までの期間はパラメータが有意となっている。また、２時間、３時間後のダミーが有意になっている。ＰＰＩのように一貫してダミーが有意となっていないので、この長期の結果はア
ナウンスメントによるものかどうかはこの分析だけでは明らかにできない。ちなみに
Ederington＝Lee では１時間３０分後、３時間３０分後の影響を測定しているが、貿易収支の影響はこの時間では計測されていない。
ＧＤＰの影響は複雑である。アナウンスメントの３０分後以外はダミーは有意になっているが、符号は途中で反転している。アナウンスメント後３０分まではマイナス、すなわ
ち円高方向に影響を与えているが、その後は円安方向に影響を与えている。また影響は３
時間後まで有意となっている。これは Ederington＝Lee の結果とは非整合的である。
失業率はアナウンスメント１時間後まではダミーは有意に推計されている。３０分後では符号がマイナスになっているが、それ以外は一貫してプラスとなっている。ＧＤＰと比
べると長期に影響している訳ではない。これも Ederington＝Lee の結果と整合的である。
ニュース３は日本の貿易収支とマネーサプライである。アナウンスメント直後はダミーは有意となっているが、その後は４５分後までは有意となっていない。Ｍ２＋ＣＤの発表
でも、アナウンスメント直後はダミーは有意となっているが、有意水準は低い。２時間後、３時間後のダミーが有意になっているが、それ以前のインターバルでの影響が低いために、

この結果だけからこれらのアナウンスメントが長期に影響を与えているという結論を出すことは難しい。
以上から、アメリカの経済指標はアナウンスメント直後はすべてが影響を与えているが、その継続期間は指標によってまちまちであることが確認された。一方日本の指標について
は、アナウンスメント直後は少なくとも影響を持つことが示唆された程度の結果しかえられていない。
＜＜table６６＞＞
Table６６は(9)式の rmid を tick に置き換えて、取引活動の状況にアナウンスメントがどのように影響したかを分析している。ここでは先ほどと異なり、すべてのアナウンスメントの直後に tick が増加している訳ではない。ＰＰＩでは３０分後以降でダミーが有意になっており、アメリカの貿易収支でも１５分後から有意となっている。
また、ＣＰＩではアナウンスメント直後は符号がマイナスとなっており、取引活動が低下している可能性が示唆されている。符号がマイナスとなっているのはＰＰＩでも同様である。かくて、tick を使った分析ではアナウンスメントが必ずしも取引活動を活発化させる
訳ではない可能性が示唆されている。これは日本のアナウンスメントでも同様である。ア
ナウンスメント直後は符号がマイナスとなっており、貿易収支・マネーサプライのアナウ
ンスメントはその後もすべて符号がマイナスとなっている。Ｍ２＋ＣＤはその後は有意にプラスとなっている。しかし、これら以外のアナウンスメントは有意にプラスの効果を tickにもたらしている。
以上、本節ではアナウンスメントがなされる日の中でのその効果と、アナウンスメントがなされる時間に注目してその効果を検討した。アナウンスメントが実施される日の中では効果がはっきりと認められていないものでも、それが実施される時間帯の前後を比較す
ると効果が認められるという結果が得られた。

６．むすびにかえて
ファイナンスの領域では、マイクロストラクチャー理論の発展とともに実証分析に用いられるデータも、より現実の取引活動を明確に記述するものが用いられるようになってきた。その一つが本稿で用いた ultra-high-frequency データといわれる、tick by tick データである。
ここではまずこのデータの持つ特性を、基礎統計量、Correlogram、あるいは unit root テストなどを通じて確認した。データは為替レートの時系列データと、一定期間内の tick 数
がおもなものである。これらのデータでは特にレベルのデータを使うと強い自己相関を持つという特性が確認された。これは多くの同様のデータで報告されているものである。
このデータをもとに、ニュース、ここでは事前に予定されている経済指標のアナウンス
メントの効果をまず検証した。時系列モデルにダミー変数を用いた計測によって、主にアメリカの経済指標の為替レートへの影響が大きいことが確認された。しかしその影響の仕方は指標によりことなっている。ここではデータ期間が短いために、一つの指標の報告がデータ内で１回しかなかったため、同じデータの影響の仕方を期間を変えて比較することができておらず、各指標の一般的な影響力については分析できていない。これについては
現在新たなデータセットでテストを開始しているところである。
つぎにアナウンスメントがあったその一日に注目して、その一日の中でのアナウンスメ
ントの影響を考えた。この影響は為替レートばかりでなく、取引活動の代理変数としての一定期間内の tick 数にも影響を与えていたことが確認された。影響の継続性については、
アナウンスメントごとに一定ではなかった。この効果の継続性と surprise の関係は明確ではない。
ここまでで確認された事実の中では、アナウンスメントに対するマーケットの反応を説明するモデルが一定ではないということは今後の研究の方向を示すものである。すなわち、アナウンスメントの影響について本稿ではいわゆる構造モデルによる解釈を試みているが、すべての市場参加者が同じ構造モデルを用いている訳ではなく、しかも Frankel の一連の研究に示されているように市場参加者の多くは特に短期の予測に関してはチャート分析を用いている可能性がある。このような市場参加者の行動様式をいかにしてマイクロモデルとして構築していくかが、今後の課題であると考えている。また、最初にも指摘しているが、今回のデータセットは期間が限定されているので、さらに長期のデータセットでより一般的なファクトファインディングスを得られるように、現在準備を進めているところである。

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Tanner, G., “A note on economic news and intraday exchange rates,” Journal of Banking & Finance,
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*本稿の作成に当たって、UC Berkeley、Haas School でのスポンサーである M.Garman 教授にはお世話になりました。記して感謝申し上げます。現在同様のテーマで研究プロジェクトを進めている桑名陽一氏（一橋大学）、川崎能典氏（統計数理研究所）にはさまざまなご協力を頂きました。また R.Lyons、T.Marsh をはじめ、UC Berkeley のスタッフには日頃からさまざまな議論を通じて研究上のアイディアや問題点を指摘していただいていることに感謝申し上げます。現在 UC Berkeley 滞在中の P.Fontaine(Univ. Pierre Mendes)からは詳細なコメントを頂きました。 ニュースの選定に際しては高屋定美氏（近畿大学）にご協力頂きました。アナウンスメントの時間の確定に関しては式部透氏（前長崎大学経済学部長、現総理府）、堀雅博氏（長崎大学）、日本クレジット産業協会クレジット研究所の方々にご協力頂きました。データに関しては谷口伯雄氏（（株）共同通信社国際金融情報本部）にご協力頂きました。ここに感謝申し上げます。
i

本稿のデータは先に触れているように(株）共同通信社国際金融情報本部より直接提供を受けている。データ提供に際してご協力頂きましたことを感謝します。
ii

そこではビデオテープに写された画面からデータを作成している。

Goodhart, C., Ito, T., and R.Pyne., (1996)
iii

データの作成は川崎能典氏にお願いしました。ご協力頂きましたことに感謝申し上げます。
iv

たとえばＥｎｇｌｅの一連のｄｕｒａｔｉｏｎモデルが考えられる。この種のモデルへの本稿のような hｉｇｈ-frequency データの応用については現在プロジェクトとして進めているところである。
v

たとえば次の文献がある。

Russel,and Engle (1995)
vi

Hsieh, D., and A. Kleidon., (1996)

7

Engle, R., (1995),pp.14-15.

8

Ballie=Bollersrev では１時間間隔のデータにＭＡ（１）を当てはめている。しかしそこでのデータは、各時間の最後の５つの bid を平均した値を採用している。
Ballie, R., and T. Bollersrev.,(1990)
9アナウンスメント後の市場の反応の時間の解釈については Tanner(1997)に詳しい。

10

この点については、インタビューによっても確認されている。