2024/05/21 更新

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クマガイ ヨシアキ
熊谷 善彰
所属
教育・総合科学学術院 教育学部
職名
教授
学位
修士(理学・商学) ( 慶應義塾大学 )

委員歴

  • 2016年11月
    -
    継続中

    しごと能力研究学会  理事

  • 2011年07月
    -
    2021年06月

    人事院  国家公務員採用総合職試験(行政、経済)試験専門委員

所属学協会

  •  
     
     

    しごと能力研究学会

  •  
     
     

    日本FP学会

  •  
     
     

    日本OR学会

  •  
     
     

    日本応用数理学会

  •  
     
     

    日本統計学会

  •  
     
     

    日本ファイナンス学会

  •  
     
     

    日本経済学会

  •  
     
     

    日本リアルオプション学会

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研究分野

  • 金融、ファイナンス

研究キーワード

  • 金融論、ファイナンス、金融工学、経済物理学、

 

論文

  • リスクと向かい合う

    熊谷善彰

    しごと能力研究   ( 特集号 ) 262 - 277  2018年10月

  • 設備費用に対するジャンプショックの計測 -Microsoft の Risk Map における η 効果、λ 効果-

    熊谷 善彰, 藤原 浩一

    学術研究(人文科学・社会科学編)   ( 66 ) 203 - 215  2018年03月

  • 民間企業の防災投資における投資判断と資本コスト

    熊谷善彰, 藤原浩一

    早稲田大学教育・総合科学学術院学術研究(人文科学・社会科学編)   64   231 - 239  2016年03月

  • キャッシュインフロー・ジャンプの評価モデル

    熊谷善彰, 藤原浩一

    学術研究 -人文科学・社会科学編   61  2013年02月

  • 市場における価格反転の時間間隔と時間変更 -為替レート高頻度データの分析-

    熊谷 善彰

    学術研究-地理学・歴史学・社会科学編-   59 ( 59 ) 1 - 13  2011年02月

    CiNii

  • Time scale defined by the fractal structure of the price fluctuations in foreign exchange markets

    Yoshiaki Kumagai

    Journal of Physics: Conference Series   221 ( 0120161 ) 1 - 7  2010年

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    In this contribution, a new time scale named C-fluctuation time is defined by price fluctuations observed at a given resolution. The intraday fractal structures and the relations of the three time scales: real time (physical time), tick time and C-fluctuation time, in foreign exchange markets are analyzed. The data set used is trading prices of foreign exchange rates
    US dollar (USD)/Japanese yen (JPY), USD/Euro (EUR), and EUR/JPY. The accuracy of the data is one minute and data within a minute are recorded in order of transaction. The series of instantaneous velocity of C-fluctuation time flowing are exponentially distributed for small C when they are measured by real time and for tiny C when they are measured by tick time. When the market is volatile, for larger C, the series of instantaneous velocity are exponentially distributed. © 2010 IOP Publishing Ltd.

    DOI

    Scopus

  • Fractal with price scale of high-frequency data in futures market

    Yoshiaki Kumagai

    2006 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications     339 - 342  2006年09月

  • 金融市場における価格変動の値幅と時間-為替レート高頻度データのフラクタル分析-

    熊谷善彰

    早稲田大学教育学部 学術研究-地理学・歴史学・社会科学編-   ( 52 ) 31 - 47  2004年02月

    CiNii

  • 円ドルレートティックデータの週次フラクタル次元

    熊谷善彰

    日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌   45 ( 4 ) 457 - 469  2002年12月  [査読有り]

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    円ドル相場における提示価格のティックデータを用いて,週毎のフラクタル次元を計測する.時間尺度(スケール)として1分間隔のサンプリングによる実時間と価格提示毎に時間を進めるティック時間の2通りについて,それぞれによる次元を比較した.主な結果は以下の通りである.週次のフラクタル次元は,時期によって変動する.ボラティリティの高い時期に価格時系列の自己相似性が強くなる傾向がある.実時間で観測した場合,ティック時間で観測した場合に比べて価格系列は強い自己相似性を示す.測定される次元は,どちらの時間を用いても次元が1.5を上回る,反持続的な性質がみられる.ティック時間の場合に反持続性がより強くみられるが,週毎の2つの次元の変動はほぼ同調しているため,次元の差はほぼ一定である.

    CiNii

  • Fractal structure of high-frequency data in the foreign exchange market

    Y Kumagai

    JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY   40 ( 6 ) 1100 - 1104  2002年06月  [査読有り]

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    In high-frequency financial data, transactions can occur at varying time intervals. We propose a new method to describe the fractal structure of high frequency data, which are non-equidistant in physical time. Using extreme values determined with a scale, we define functions independent of the time scale. Moreover, we can measure a kind of fractal dimension: the fold dimension. Using these functions, we can analyze non-equidistant data without information losses. In this contribution, we use a high frequency data set on bid and ask prices of the dollar/yen exchange rates.

  • Arbitrage Relation in the Corn Futures Prices of Japan and US

    Yoshiaki Kumagai, Kei Arai, Gyoichi Iwata

    Keio Business Review   39 ( 3 ) 43 - 58  2002年03月

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    This paper aims to analyze empirically how the price of commodity futuresmarket in Japan is related to an overseas futures price of the same commodity.First,whether the arbitrage activities between the Tokyo Grain Exchange and the ChicagoBoard of Trade work with respect to corn futures is examined. After the usualstatistical test on the arbitrage relation hypothesis among the coefficients of thelogarithmic TGE price regression on the logarithmic CBOT price and forwardexchange rate, this paper uses data of unit transportation cost, which has beenneglected so far. By using the C&F premium, the theoretical arbitrage value of theimported corn price can be directly compared with the TGE corn price.

    CiNii

  • Fractal structure of financial high frequency data

    Y Kumagai

    FRACTALS-COMPLEX GEOMETRY PATTERNS AND SCALING IN NATURE AND SOCIETY   10 ( 1 ) 13 - 18  2002年03月  [査読有り]

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    We propose a new method to describe scaling behavior of time series. We introduce an extension of extreme values. Using these extreme values determined by a scale, we define some functions. Moreover, using these functions, we can measure a kind of fractal dimension - fold dimension. In financial high frequency data, observations can occur at varying time intervals. Using these functions, we can analyze non-equidistant data without interpolation or evenly sampling. Further, the problem of choosing the appropriate time scale is avoided. Lastly, these functions are related to a viewpoint of investor whose transaction costs coincide with the spread.

  • 不等間隔時系列のフラクタル解析

    熊谷善彰

    日本応用数理学会論文誌   11 ( 4 ) 179 - 186  2001年12月  [査読有り]

     概要を見る

    We propose a new method to describe fractal structure of data, which are non-equidistant in physical time, and apply this method to fractional Brownian motions. Using extended extreme values, we define functions independent of time scale. Moreover, a kind of fractal dimension is measured. In high frequency financial data, observations can occur at varying time intervals. Using these functions, we can analyze non-equidistant data without interpolation or evenly resampling. Moreover, the problem of choosing the appropriate time scale is avoided. Lastly, these functions are related to a viewpoint of investor with constant transaction costs.

    DOI CiNii

  • わが国商品先物市場における海外市場との裁定関係の検証

    新井啓, 岩田暁一, 熊谷善彰

    KEO Discussion Paper   60  2000年12月

  • 取引費用と目標時点を考慮した出来高・流動性の分析

    熊谷善彰

    三田商学研究   42 ( 6 ) 95 - 117  2000年02月  [査読有り]

     概要を見る

    投機的市場において,取引回数に比例する費用が出来高・流動性に与える影響を離散時間モデルで分析する。とくに予想価格系列の投資家間の差と予想価格系列から決定される目標時点に注目する。需給均衡から価格を決定し,流動性は超過需要曲線の市場価格近傍の局所的傾きとする。予想価格の差異による出来高・流動性が,取引費用の関数として結びつくことを示した。また,取引費用を通じて前時点の持ち高が,出来高・流動性に与える影響を考察した。取引費用で粗視化した価格変動により,ポジション変更としての出来高について,取引費用との関係を例示した。さらに,熊谷(1999)で提案された,目標時点を外生的に与えずに,各投資家が予想価格系列に基づいて決定するモデルを用いたシミュレーションで,現実的な取引費用と出来高・流動性の関係を示した。

    CiNii

  • 価格ボラティリティと原油備蓄-SWARCH,KERNELモデルによる実証分析-

    藤原浩一, 新関三希代, 熊谷善彰

    三田商学研究   42 ( 5 ) 193 - 217  1999年12月  [査読有り]

  • 取引費用と目標時点を考慮した投機的市場モデル

    熊谷善彰

    三田商学研究   42 ( 4 ) 71 - 92  1999年10月  [査読有り]

  • 野菜指数の商品先物取引上場に関する可能性

    岩田暁一, 砂田洋志, 熊谷善彰, 新井啓

    慶應義塾大学産業研究所    1995年10月

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書籍等出版物

  • 統計学の7原則 : 人びとが築いた知恵の支柱

    森谷, 博之, 熊谷, 善彰, 山田, 隆志( 担当: 共訳)

    パンローリング  2017年01月 ISBN: 9784775941683

  • コンパクト金融論

    熊谷善彰

    新世社  2010年01月 ISBN: 9784883841431

  • 秘密の国 オフショア市場(Offshore: The Dark Side of the Global Economy) 共訳

    William Brittain-Catlin

    東洋経済新報社  2007年12月 ISBN: 9784492443453

  • MBA国際マネジメント事典

    青山学院大学大学院国際マネジメント研究科

    中央経済社  2007年10月 ISBN: 9784502395000

  • 実践的ペアトレーディングの理論(Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis) 監訳

    Ganapathy Vidyamurthy

    パン・ローリング  2006年12月 ISBN: 9784775970768

  • 「入門」経済物理学 -暴落はなぜ起こるのか?-(Why Stock Markets Crash -Critical Events in Complex Financial Systems)(共訳)

    Didier Sornette

    PHP研究所  2004年03月 ISBN: 9784569634142

  • 情報システムとしての金融 『グローバル社会の情報論』(伊藤守・西垣通・正村俊之編)第5章

    熊谷善彰

    早稲田大学出版部  2004年01月 ISBN: 9784657039217

  • Time Evolution of Fractal Structure by Price-axis Scaling and Foreign Exchange Intervention Operations( in "Application of Econophysics: Proceedings of the Second Nikkei Econophysics Symposium" Hideki Takayasu eds.)

    Yoshiaki Kumagai

    Springer-Verlag Tokyo  2003年11月 ISBN: 443114028X

  • 金融リスクの理論 −経済物理からのアプローチ−(Theory of Financial Risks From Statistical Physics to Risk Management)(森谷博之、熊谷善彰訳)

    Jean-Philippe Bouchard, Marc Potters

    朝倉書店  2003年06月 ISBN: 9784254295368

  • 金融時系列データのフラクタル分析

    熊谷善彰

    多賀出版  2002年07月 ISBN: 9784811563114

  • Time-Space Scaling of Financial Time Series("Empirical Science of Financial Fluctuations: The Advent of Econophysics)(Hideki Takayasu eds.)

    Yoshiaki Kumagai

    Springer-Verlag Tokyo  2001年12月 ISBN: 4431703160

  • 先物市場とカオス理論 『先物・オプション市場の計量分析』(岩田暁一編著)第6章

    熊谷善彰

    慶應義塾大学出版会  1997年10月 ISBN: 9784766406726

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講演・口頭発表等

  • リスクと不確実性- マクロ経済体系の中での企業価値のコントロールについて-

    藤原浩一, 熊谷善彰

    日本価値創造ERM学会2023年度(第17回)研究発表大会  

    発表年月: 2023年09月

  • 東証ティックサイズ変更が価格時系列のフラクタル構造に与える影響

    熊谷善彰

    DDMMSDワークショップ Sept 2022  

    発表年月: 2022年09月

  • 経営者の収益責任:システム・ダイナミクスによるシミュレーション・モデル

    藤原浩一, 熊谷善彰

    日本価値創造ERM学会 2022年度研究発表大会  

    発表年月: 2022年09月

  • 競争優位の源泉としての内部マネジメント能力とリスクマップによる 財務インパクトの分析

    藤原浩一, 熊谷善彰

    第 15 回日本価値創造 ERM 学会 研究発表大会  

    発表年月: 2021年09月

  • 日本の製造業における市場シェア逆転リスク :オープンイノベーションとナレッジアライアンス・リスク

    藤原浩一, 熊谷善彰

    Keio 2018 産業研究所セミナー  

    発表年月: 2019年02月

  • 投資教育研究経過報告

    浜崎祐一郎, 熊谷善彰

    しごと能力研究学会第11回全国大会   しごと能力研究学会  

    発表年月: 2018年10月

  • イノベーションの財務基盤破壊効果: 確率過程モデルによるリスク計測の試み

    藤原浩一, 熊谷善彰

    日本価値創造ERM学会第9回研究発表大会  

    発表年月: 2015年09月

  • 産業技術と経営判断:システムダイナミクスによるシミュレーションの可能性

    2013年慶應義塾大学産業研究所セミナー第3回  

    発表年月: 2013年06月

  • 経営判断と企業価値変動リスク−シミュレーションの可能性について

    第6回日本価値創造ERM学会研究発表大会  

    発表年月: 2013年01月

  • イノベーションの財務インパクト - 信用リスクはいかに発生するか? -

    第5回日本価値創造ERM学会研究発表大会  

    発表年月: 2012年01月

  • 価格時系列における価格反転と時間変更

    「空間を含む経済モデルの非線形動学分析およびデータ解析」 共同研究集会  

    発表年月: 2011年03月

  • 市場における時間とは

    日中経済問題先進フォーラム2010-IN早稲田「金融体系の自動調整と変革」  

    発表年月: 2010年11月

  • Time scale defined by fluctuations and multifractal time in foreign exchange markets

    Applications of Physics in Financial Analysis 7th International Conference  

    発表年月: 2009年03月

  • Daily and intraday evolution of fractal structure in the foreign exchange market measured by the folding dimension

    Econophysics Colloquium 2006  

    発表年月: 2006年11月

  • Analysis of High-Frequency Financial Data by Folding Dimension

    Society for Chaos Theory in Psychology & Life Sciences  

    発表年月: 2006年08月

  • 価格時系列の値幅を粗視化したフラクタル構造の時間発展

    統数研/総研大「経済学」研究会第2回会合  

    発表年月: 2003年11月

  • Time Evolution of Fractal Structure by Price-axis Scaling and Foreign

    The 2nd Nikkei Econophysics Research Workshop and Symposium  

    発表年月: 2002年11月

  • Time Evolution of Fractal Structure by Price-axis Scaling in Economic

    The 3rd Intermnational Conference on Discrete Chaotic Dynamics in  

    発表年月: 2002年09月

  • Fractal Dimension of High Frequency Data in Foreign Exchange Market

    The 7th International Workshop on Similarity in Diversity  

    発表年月: 2001年09月

  • 円ドルレート提示価格の値幅によるフラクタル解析

    日本金融・証券計量・工学学会第15回大会  

    発表年月: 2001年07月

  • Time-Space Scaling of Financial Time Series

    The Symposium on Empirical Science of Financial Fluctuations  

    発表年月: 2000年11月

  • 為替市場ティックデータの値幅による粗視化

    日本FP学会第1回大会  

    発表年月: 2000年09月

  • 価格ボラティリティと原油備蓄−SWARCH,KERNELモデルによる実証分析

    日本経済学会2000年秋季大会  

    発表年月: 2000年09月

  • 取引費用を考慮した目標時点決定モデルによる出来高・流動性の分析

    日本経済学会1999年秋季大会  

    発表年月: 1999年10月

  • 価格変動の粗視化による資産市場における取引費用と収益の分析

    日本統計学会第67回大会  

    発表年月: 1999年07月

  • 取引費用を考慮した投資目標時点の決定モデルによる投機的市場の分析

    日本ファイナンス学会第7回大会  

    発表年月: 1999年06月

  • 取引費用と目標時点を考慮した投機的市場のシミュレーション

    日本統計学会第66回大会  

    発表年月: 1998年07月

  • 先物市場におけるカオス性の実証分析

    日本統計学会第65回大会  

    発表年月: 1997年07月

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現在担当している科目

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社会貢献活動

  • 投資教育のコンテンツ作成と授業実践

    早稲田大学・みずほ証券  早稲田大学投資教育講座(みずほ証券(株)委託研究) 

    2015年09月
    -
    継続中

  • 自分にとってのお金、社会にとってのお金 ~金融、投資って何? リスクとどう付き合えば良い?

    経済産業省  STEAMライブラリー 

    2020年08月
    -
    2021年03月

他学部・他研究科等兼任情報

  • 教育・総合科学学術院   大学院教育学研究科

  • 附属機関・学校   グローバルエデュケーションセンター

  • 文学学術院   文学部

特定課題制度(学内資金)

  • 為替市場ティックデータの価格軸粗視化によるフラクタル分析の有効性の検証

    2003年  

     概要を見る

    円ドル為替レートの提示価格を1995年1月から2000年11月にかけての5年11ヶ月にわたって分析した。データの時刻は分単位で記録されているため、同一分内に複数のデータが存在し、これらについては提示された時間順序しか判明しない。1分あるいはそれ以上の時間間隔で等間隔にサンプリングすると情報が大きく失われるため、時間軸ではなく価格軸を粗視化する方法を採用し、一種のフラクタル次元である折畳次元を測定する。スケーリング範囲によって測定される次元は異なるが、7銭から17銭という市場の微視的な構造を表現する範囲を用いる。日々の市場の状態を観察するため、1日24時間のデータから日次のフラクタル次元を測定したところ、容量次元に換算した場合に次元がランダムウォークに当たる1.5を上回る反持続的な傾向が一貫して見られる。しかし、次元は市場の状態を反映して日々変動し、通貨当局による市場介入の行われた日には次元が低下する、つまり反持続的な傾向が弱まる傾向が見られる。ただし、介入により市場の状態が変化したのか、市場の状態を見て介入を決定したことを意味するのかという因果関係の方向は不明である。また、クリスマス、イースターの休暇など取引が非常に少ない時期には次元が他期間と比べて有意に低い。より大きな時間変動を観察すると、1998年8月から10月などの相場が激変した際に反持続的傾向が弱まり、ランダムウォークに近い性質を示す。2000年4月に反持続的傾向が特にアスク提示価格において強くなり、2000年8月から9月には、逆に反持続的傾向が弱まるものの、2000年10月に再びこの傾向が強くなっている。さらに、1日を米国中央時間(CMT)で前日17:00-1:00のアジア取引時間帯、欧州取引時間帯(CMT1:00-9:00)、アメリカ取引時間帯(CMT9:00-17:00)と3期間に等分して分析すると、中心となる市場によって特徴が見られる。とくに、同じ日について欧州時間帯における次元をその前後のアジア、アメリカの時間帯と比較した場合、全期間を通して反持続的傾向が弱い。