多変量／高次元の潜在変数をもつ時系列モデルの効率的ベイズ推測

具有多元/高维潜变量的时间序列模型的高效贝叶斯推理

• 批准号: 20K19751
• 负责人: 黒瀬 雄大
• 金额: $ 1.5万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19751/
• 关键词: ベイズ統計学; 状態空間モデル; 時系列解析; ボラティリティ; 統計科学

前年度に引き続き、経済／金融データ分析で頻出する非線形状態空間モデルのクラスを多変量／高次元系列データを扱いやすい形で拡張した。金融資産収益率の時系列データは日次などの離散時間で観測されるが、その分散項（ボラティリティ）は時間変動する等の性質が知られている一方で観測はされない。分散項は実用上も重要であるため、観測時点ごとの収益率について、それに対応する分散項を潜在変数として、時系列データの統計モデルを構成する手法が提案されてきた。本年度は、この分野で代表的な確率的ボラティリティモデルとGARCH(Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)モデルを扱った。これらの手法は広く使われる一方で、多変量／高次元の系列を同時に扱う際には計算負荷が高くなる点がしばしば指摘されている。また、上記のような時系列データの統計モデルに依存せずに、日中の市場資産取引価格レンジをもとにした収益率の分散項推定手法が提案されてきた。この手法は計算が容易である一方で、データに含まれるノイズが大きく扱いに注意が必要である。それを踏まえ、上記の時系列モデルを拡張し、一変量の収益率データと日中資産取引価格レンジデータを同時にモデリングする統計手法を、計算負荷を軽減する推定法とともに提案した。株価データを用いての実証分析と併せて、より多くの情報を用いる先行研究で提案された統計モデルとの予測力比較を行ったところ、提案モデルの性能は同等以上であることを示せた。GARCH型モデルについての成果は、国際学術誌Economics Bulletinに採択されるなど、一定の評価を得ている。確率的ボラティリティ型モデルについても学術誌への投稿をしている。加えて、多変量／高次元系列モデルへの拡張も検討した。

Before the annual に lead き 続 き, 経 済 / financial デ ー で タ analysis using す る nonlinear state space モ デ ル の ク ラ ス を many variations/high dimensional series デ ー タ を Cha い や す い form で company, zhang し た. 収 financial assets profit rate の series デ ー タ は day time な ど の discrete-time で 観 measuring さ れ る が, そ の scattered items (ボ ラ テ ィ リ テ ィ) は time - move す る が の properties such as known ら れ て い る side で 観 measuring は さ れ な い. Scattered は item be used も important で あ る た め, 観 measuring point ご と の 収 margin に つ い て, そ れ に 応 seaborne す る scattered を potential - more と し て, when series デ ー タ の statistical モ デ ル を constitute す る technique proposed が さ れ て き た. For the current year, the な and <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> とGARCH(Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)モデ を を った った represented by the で division で represents the な certainty of ボラティリティモデ と と garch (generalized autoregressive conditional heteroskedasticity). こ れ ら の gimmick は hiroo く make わ れ で る party, many variations/high dimensional の を series at the same time に Cha う interstate に は が high computational load く な る point が し ば し ば blame さ れ て い る. When ま た, written の よ う な series デ ー タ の statistical モ デ ル に dependent せ ず に, japan-china の market assets trade 価 lattice レ ン ジ を も と に し た 収 margin scattered の bill constructive technique が さ れ て き た. こ の gimmick は が easy で あ る で, デ ー タ に containing ま れ る ノ イ ズ が big き く Cha い に note が necessary で あ る. Tread そ れ を ま え, written when の series モ デ ル を company, zhang し, one - の 収 margin デ ー タ と japan-china trade assets 価 lattice レ ン ジ デ ー タ を simultaneously に モ デ リ ン グ す る を computational load statistical technique を, 軽 minus す る estimate と と も に proposal し た. Plant 価 デ ー タ を with い て の card be と and せ て, よ り more く の intelligence を with い る で leading research proposal さ れ た statistical モ デ ル と の line to load more を っ た と こ ろ, proposal モ デ ル の performance は equivalent で あ る こ と を shown せ た. GARCH model モ デ ル に つ い て の results は, international academic ambition Economics Bulletin に mining 択 さ れ る な ど, certain の 価 を have て い る. The ボラティリティ type of accuracy モデ る に に て て て academic journal へ <s:1> submission を て て る る る る. Add えて, multivariable/high-dimensional series モデ 拡 へ 拡 zhang 検 検 to discuss た た.

项目成果

ボラティリティ推定：収益率と取引価格レンジの同時モデリング

波动率估计：回报率和交易价格范围的同步建模

• 发表时间: 2021
• 作者: 入江薫（岡野遼;羽村靖之;菅澤翔之助）;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大

Simulation of truncated and unimodal gamma distributions

截断和单峰伽玛分布的模拟

• 发表时间: 2022
• 作者: Gee Hee Hong;Arata Ito;Yukiko Umeno Saito and Thi-Ngoc Anh Nguyen;Akira Igarashi & Yoshikuni Ono;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大

確率的ボラティリティモデルと価格レンジに基づく補正

基于随机波动率模型和价格范围的修正

• 发表时间: 2020
• 作者: 清原悠編;山崎望ほか著;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大