というNBER論文が上がっている（ungated(SSRN)版）。原題は「Identifying Shocks to Systematic Risk in Times of Crisis」で、著者はJacob Boudoukh（ライマン大）、Yukun Liu（ロチェスター大）、Tobias J. Moskowitz（イェール大）、Matthew P. Richardson（NYU）。
以下はその要旨。
We characterize how risk evolves during a crisis. Using high-frequency data, we find that the first two principal components (PCs) of the covariance matrix of global asset returns experience large, sudden, and temporary spikes coinciding with well-known crises – Covid-19 pandemic, Global Financial Crisis, and Brexit. Despite the origin of these crises being very different, the risk dynamics share remarkably common features: PC1 shocks come solely from asset volatility, while PC2 shocks come from changing loadings/composition, effectively making it a “crisis” factor. Using the exogenous nature of Covid-19, we provide novel identification of risk dynamics by linking these changes to news about the virus and epidemiological model forecast errors over time and across countries. We conclude with investment implications, where shocks to systematic risk sharply reduce diversification benefits and ex ante attempts to hedge it are futile, which may be a defining characteristic of a crisis – that it is unavoidable.
（拙訳）
我々は、危機時にリスクがどのように推移するかを特徴付けた。高頻度データを用いて我々は、世界の資産リターンの共分散行列の最初の2つの主成分（PCs）に、良く知られた危機――コロナ禍、世界金融危機、およびブレグジット――と符合する大きく突然で一時的なスパイクが生じることを見い出した。それぞれの危機の原因は全く違うが、リスクの推移の特徴は著しく共通していた。PC1ショックは資産のボラティリティだけから生じていた半面、PC2ショックはローディング／構成の変化から生じていて、それにより同ファクターは「危機」ファクターとなっていた。コロナ禍の外生的な性格を用いて我々は、時系列および各国について、それらの変化をニュースならびに疫学モデルの予測誤差と結び付けることにより、リスク動学の新たな識別を提示する。結論では投資にとっての意味合いを述べる。システマティックリスクへのショックは分散化の利益を急速に減少させ、それをヘッジしようとする事前の試みは無益なものとなる。それは、回避不可能という危機の明確な特徴である。
使用した世界の資産のデータは、12か国の株価指数先物（オーストラリア、ブラジル、ドイツ、カナダ、スペイン、フランス、インド、イタリア、日本、スイス、英国、米国）、8か国の10年物国債先物（オーストラリア、ドイツ、カナダ、フランス、イタリア、日本、英国、米国）、6か国の直物為替相場（オーストラリア、ユーロ、カナダ、日本、スイス、英国の対米ドル相場）という26の資産の分刻みの価格との由。
ニュースはRavenPack社*1のデータを用いたとのこと。以下はそのコロナ禍のニュース指数で、日本が他国に先駆けて反応していることが分かる。
以下は疫学モデルによる予測死者数（赤点線）と実際の死者数（青線）を示した図。日本を除き当初の予測にスパイクが見られる。
*1:cf. Technology and insights for data-driven companies | RavenPack（HP）、Ravenpack（ペンシルベニア大Wharton Research Data Services（WRDS）のデータベンダー紹介ページ）。
