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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

基本信息

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

项目摘要

(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) if there are any discrepancies that are not nominal enough to enter the accuracy rate, the proposal should be approved, and the proposal should be compared. In terms of non-symmetry, you can compare the distribution of information with each other, while the distribution of non-symmetry is related to the distribution. In the case of a high degree of temperature, the proposal is selected for a high degree of temperature. in a high degree, the proposal is displayed in an indication of improvement. The distribution of VaR data indicates that performance is expected to be analyzed in terms of performance. The average plant per day

项目成果

期刊论文数量（2）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

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

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
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