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ニュースの理論
MBA国際金融2015
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為替相場はニュースに反応
• 為替相場は、ニュース（新しい情報）に対して反
応する。市場参加者がこれまでに知らなかった
情報が流れると、為替相場は変化する。
• 逆に、新しくない情報には、為替相場は反応し
ない（｢市場の折込済み｣etc.）。市場参加者がす
でに知っている情報が流れても、為替相場は変
化しない。
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ニュースとは、
ニュース＝ｔ時点以降に利用可能となる新しい情報
St+n
E(St+n|It)
t
t+n
新しい情報＝ニュース
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予想値としての先物相場
• 危険中立的な市場参加者を想定。
• 先物投機⇒先物相場＝予想直物相場
ft ,t 1  E  st 1 It 
(1)
但し、 E  St 1 It  ：ｔ時点の情報を利用して、ｔ＋１時
点の直物相場を予想した値。（条件付期待値）
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直物相場と先物相場の関係
• (1)・(2)式より、
ft ,t 1  st 1  ut 1
st 1  ft ,t 1  ut 1
st 1  st  ft ,t 1  st  ut 1
(2a)
(2b)
• 直物相場＝先物相場＋予想誤差
• 直物変化率＝先物プレミアム＋予想誤差
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予想誤差＝ニュース＋攪乱項
• 予想誤差をニュースと攪乱項に分解。
ut 1  newst ,t 1  wt 1
(3)
但し、newst ,t 1：ｔ時点からｔ＋１時点までに獲得
した新しい情報
wt 1：ｔ＋１時点における攪乱項。攪乱項
の期待値＝０（ E  wt 1 It   0 ）
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直物相場とニュースとの関係
• (1)・(2a)・(3)式より、
st 1  ft ,t 1  newst ,t 1  wt 1
(4a)
st 1  E  st 1 It   newst ,t 1  wt 1
(4b)
• ｔ＋１時点の為替相場は、①先物相場あるいは
予想直物相場、②ニュース、③攪乱項によって
説明できる。
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伸縮価格マネタリー・モデル下における
ニュース
• 合理的予想を仮定。
• 為替相場が伸縮価格マネタリー・モデルによって決定
されることを市場参加者は知っていると仮定。
• 伸縮価格マネタリー・モデル下における為替相場決定
要因（貨幣供給量、所得、金利など）の将来動向に関
する情報が獲得されると、市場参加者はその将来動
向に基づいて、将来為替相場を｢合理的に｣予想する。
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為替相場決定モデル
• 伸縮価格マネタリー・モデル
st  mt  m  ( yt  y )  (it  i )  wt
*
t
*
t
*
t
但し、 E  wt 1 It   0
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為替相場決定モデルに基づく先物相場・予想
直物相場
ft ,t 1  s
e
t ,t 1
m
e
t ,t 1
m
*e
t ,t 1
( y
e
t ,t 1
y
*e
t ,t 1
  (i
e
t ,t 1
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)
i
*e
t ,t 1
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)
直物相場とニュース
st 1  ft ,t 1  (mt 1  m

e
t ,t 1
)  (m  m
*
t 1
  ( yt 1  y
e
t ,t 1

news  (mt 1  m
e
t ,t 1
)  (m  m

  ( yt 1  y
e
t ,t 1

*e
t ,t 1
)  (i  i
*e
t ,t 1
*
t 1
  (it 1  i
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)
) (y  y
e
t ,t 1

)  w
*
t 1
*e
t ,t 1
*
t 1
)
) (y  y
  (it 1  i
e
t ,t 1
*e
t ,t 1
t 1

)
*
t 1
*e
t ,t 1
)  (i  i
*e
t ,t 1
*
t 1
)
)
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ニュースの実証分析(1)
• 為替相場決定要因として、貨幣供給と内外金利
差のみとする。
• 為替相場決定要因の予想値：自己回帰モデル
を利用。
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ニュースの実証分析(2)
• 自国貨幣供給の自己回帰モデル
mt  a0  a1mt 1  a2mt 2 
 anmt n  um,t
• 自国貨幣供給の予想値＝推定値
m  a0  a1mt 1  a2mt 2 
e
t
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 anmt n
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ニュースの実証分析(3)
• 外国貨幣供給の自己回帰モデル
m  a0  a1m  a2m 
*
t
*
t 1
*
t 2
 anm  um* ,t
*
t n
• 外国貨幣供給の予想値＝推定値
m  a0  a1m  a2m 
*e
t
*
t 1
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*
t 2
 anm
*
t n
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ニュースの実証分析(4)
• 自国金利の自己回帰モデル
it  a0  a1it 1  a2it 2 
 anit n  ui,t
• 自国金利の予想値＝推定値
i  a0  a1it 1  a2it 2 
e
t
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 anit n
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ニュースの実証分析(5)
• 外国金利の自己回帰モデル
i  a0  a i  a i 
*
t
*
1 t 1
*
2 t 2
 a i  ui* ,t
*
n t n
• 外国金利の予想値＝推定値
i  a0  a i  a i
*e
t
*
1 t 1
*
2 t 2
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
a i
*
n t n
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ニュースの実証分析(6)
• ニュースによる回帰分析
st  ft 1,t  b0  b1 (mt  m
e
t 1,t
 b3 (it  i
)  b2 (m  m
e
t 1,t
*
t
)  b4 (i  i
*
t
*e
t 1,t
*e
t 1,
)
)  wt
 b0  b1um,t  b2um* ,t  b3ui,t  b4ui* ,t  wt
• 期待される符合
b1  1, b2  1, b3  0, b4  0
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