実現確率的ボラティリティ変動モデルにおける非対称性モデリング

已实现的随机波动率波动模型中的不对称建模

• 批准号: 22K13376
• 负责人: 山内 雄太
• 金额: $ 1.91万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K13376/
• 关键词: 確率的ボラティリティ変動モデル; 実現ボラティリティ; ベイズ統計学; マルコフ連鎖モンテカルロ法; リスク管理; 高頻度データ; 計量ファイナンス; 確率的ボラティリティ

(A) 誤差項に非対称性を導入した確率的ボラティリティ変動モデルの提案を行い，モデル間のパフォーマンスを比較した。非対称性を導入していないモデルと導入したモデルの間で比較を行った他，非対称性を持つ分布として何を用いるかによって，モデルのパフォーマンスが変化することを示した。また，高頻度データの情報を取り入れるモデルを提案し，高頻度データを用いることによってどのようにモデルのパフォーマンスが改善するかを示した。モデル間でパフォーマンスを比較するために，分布の裾のリスク評価の指標であるVaRおよびESに対するモデルの予測性能を実データ分析から検証した。データは日経平均株価やダウ平均株価といった株価指数を用いた。本研究はVaRおよびESの予測の評価に，VaRとESを同時に評価する損失関数を用いた。モデルごとに1日先のVaRおよびESの予測を繰り返し（500日程度）行い，得られた予測系列に対して損失を計算し，モデル間の損失の差が統計的に有意性を持っているかを予測性能に対する検定を用いて明らかにした。(B) ファクターを用いた確率的ボラティリティ変動モデルにおいて高頻度データの情報を用いることでパラメータおよび潜在変数の推定を安定化させる手法を提案した。本研究の提案手法のパフォーマンスを見るために、複数の株式収益率の時系列データを用いてモデルの推定を行い，モデルの予測を用いたポートフォリオのパフォーマンスを既存手法と比較した。結果として，提案手法を用いることにより、既存手法を用いるよりもポートフォリオのパフォーマンスが向上することを明らかにした。

(A) The non-symmetry of the error term is introduced into the accuracy of the ボラティリティ変动モデルのproposalを行い, and the モデル间のパフォーマンスを comparison is done. Asymmetry を import し て い な い モ デ ル と import し たモ デ ル の room で comparison を row っ た other, asymmetry を supportつDistribution of としてを Use いるかによって, モデルのパフォーマンスが変化することをshows した.また, high-frequency データのinformation is taken into the れるモデルを proposalし, high-frequency データを is usedいることによってどのようにモデルのパフォーマンスが improve するかをshows した.モデル间でパフォーマンスをComparison するために, distribution の裾のリスク evaluation 価のINDICATOR であるVaRおよびESに対するモデルのPredicted performanceを実データanalysisから検证した.データは日経average strain価やダウmean strain価といった strain価indexを用いた. This study is based on the prediction of VaR and the evaluation of VaR, and the evaluation of VaR and loss at the same time.モデルごとに1日日のVaRおよびESの forecast を缲り回し (500-day level) line い, get られた forecast series に対して lossをCalculation, モデルのloss のdifference がstatistical intention をhold っているかをPredicted performance に対する検determination を用いて明らかにした. (B)ファクターを Use the most accurate ボラティリティ変动モデルにおいてhigh-frequency データの information It is recommended to use the stabilization and stabilization techniques to estimate the potential value of the system. The proposed method of this study is the のパフォーマンスを见るために, and the complex number of the company's rate of return is the time series データを用いてモデThe prediction is based on the prediction, and the prediction is based on the existing method and comparison. The result is the same, the proposed technique is used, the existing technique is used, and the existing technique is usedもポートフォリオのパフォーマンスが上することを明らかにした.

项目成果

Dynamic factor, leverage and realized covariances in multivariate stochastic volatility

多元随机波动率中的动态因子、杠杆和已实现协方差

• 发表时间: 2022
• 作者: Amanda Chu;Yasuhiro Omori and Mike So;Hing-yu So;森 伸生;Yoshikuni Ono & Hirofumi Miwa;Tetsuki Tamura;Daisuke Adachi and Yukiko Umeno Saito;Nobutaka Otobe;山内雄太・大森裕浩
• 通讯作者: 山内雄太・大森裕浩