マルチモデルアンサンブルによる高頻度金融時系列データに基づく金融リスク管理

使用多模型集成的基于高频金融时间序列数据的金融风险管理

基本信息

批准号：
21K01555
负责人：
三崎広海
金额：
$ 2.58万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

ポートフォリオ選択においては，多変量の資産価格収益率の分散共分散行列が用いられることが標準的である．本年度は，高頻度金融時系列データを用いて複数資産間の日内の共分散を推定する様々な手法について検討した．高頻度分散・共分散推定量はマーケット・マイクロストラクチャー・ノイズと呼ばれるノイズの影響を受ける．さらに共分散推定においては観測時刻の異なる複数資産の収益率の共分散を求めるため，観測時刻を揃える「同期化」を施す場合が多いが，その手法の選択も推定量の性質に影響を与えることが知られている．各推定量の収束率等の理論的な性質は標準的なノイズの仮定の下で導かれているが，現実の市場の制度が与えるノイズと標本数の下での性質は自明ではない．そのため，市場構造や経済モデル等を考慮した様々な形状のノイズについて，同期化手法の選択の影響もあわせ，各推定量の有限標本下の性質を把握することは有益である．本年度は共分散推定法のうち，realized covariance (RCV), two-scale realized covariance (TSRC), multivariate realized kernel (MRK), separating information maximum likelihood (SIML) について，シミュレーションによってその性質を比較検討した．この成果は国際学会発表に採択された．

在投资组合选择中，使用资产价格回报的多元方差协方差矩阵是标准的。今年，我们研究了使用高频财务时间序列数据估算多个资产之间每日协方差的各种方法。高频差异/协方差估计器受称为市场微观结构噪声的噪声影响。此外，在协方差估计中，为了获得具有不同观察时间的多个资产回报率的协方差，通常会执行“同步”以使观察时间保持一致，但是知道该方法的选择也会影响估计量的性质。在标准噪声的假设下得出了诸如每个估计器的收敛速率之类的理论特性，但是实际市场机构提供的噪声和样本数字下的特性并不小。因此，了解有限样本下每个估计量的特性是有益的，包括考虑到市场结构和经济模型的各种形状噪声的选择的选择。今年，我们比较并检查了实现协方差（RCV），两尺度实现协方差（TSRC），多变量实现的内核（MRK）的特性，并使用仿真将信息最大可能性（SIML）分开。该结果被选为国际科学学会的演讲。