023-01

第23回研究会

自己符号化器を用いた国債イールドカーブのファクターモデルの構築†

著者†

水門善之(東京大学, 野村證券), 坂地泰紀, 和泉潔, 島田尚, 松島裕康(東京大学)

概要†

本研究では，機械学習手法の一種である自己符号化器（オートエンコーダ）を用いて，日本国債のイールドカーブの3ファクターモデルの構築を行った．更に，構築した自己符号化器を形成するニューラルネットワークのモデルパラメータに着目することで，自動生成した3つのファクターが，それぞれ，イールドカーブの水準・曲率・傾きを表現していることを示した． 加えて，本研究では，構築した自己符号化器を，国債の割高・割安の判別器として使用することで，国債のロングショート戦略を構築した場合，トレンドフォロー型の投資戦略に比べて，良好なパフォーマンスが得られることを確認した．

キーワード†

Yield Curve, Term Structure Of Interest Rates, Auto Encoder, Machine Learning, Factor Model

論文†

(10月9日以降に公表いたします)