金融資産共分散行列の予測とリスク管理に関する研究

金融资产协方差矩阵预测与风险管理研究

• 批准号: 22KJ3054
• 负责人: 重本 秀人
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: Kwansei Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ3054/
• 关键词: 実現共分散行列; 金融高頻度データ; ボラティリティ予測モデル

本研究の目的は、より正確な共分散予測モデルの構築及び提案モデルを用いたリスク管理手法の構築である。そこで(1)共分散予測モデルの提案、(2)日本市場におけるボラティリティ波及効果の分析に関する研究を実施した。(1)に関しては(i)DCC-GARCHモデルを高頻度データに適用したRealized DCCモデルに対して実現ボラティリティおよび実現相関の観測誤差を導入したモデルの提案、(ii)サンプルサイズが変数の数より少ないような状況で有効な高次元主成分分析を使用した共分散予測モデルの提案の二つの研究を行い、その成果を論文にまとめた。(i)では100次元のような高次元行列に対しても推定及び予測が可能な形を維持しつつ、従来のモデルより予測力が優れていることを統計的仮設検定を用いて示した。(ii)ではサンプルサイズが変数の数より小さい場合に焦点を当て、高次元主成分分析と時系列モデルを組み合わせた予測手法を提案した。(i)の研究と同様に既存モデルと予測力を比較し、提案モデルが予測力の観点で有意に優れていることを示した。(2)に関して、新型コロナウイルス流行前後における日本株式市場の業種間のボラティリティ波及をDiebold and Yilmaz (2012)で提案された指標を用いて分析し、論文にまとめた。本研究で、新型コロナウイルス流行前と期間中では大きく市場のリスク伝播の様子が異なっていることが示されたと同時に、1回目の緊急事態宣言終了後にボラティリティ波及の総量が著しく減少したことを示している。

The objective of this study is to correctly co-distribute the な in な and よ <s:1> to conduct the モデ <s:1> construction and the び proposal to use the <s:1> たリス <s:1> management approach to construct である in モデ を を を. Covariance そ こ で (1) to measure モ デ ル の proposal, (2) the Japanese market に お け る ボ ラ テ ィ リ テ ィ affected unseen fruit の analysis に masato す る research を be applied し た. (1)に gate て て (i)DCC-GARCHモデ を を high-frequency デ タに タに applicable to たRealized たRealized DCC モ デ ル に し seaborne て be presently ボ ラ テ ィ リ テ ィ お よ び be now phase masato の 観 measurement error を import し た モ デ ル の proposal, (ii) サ ン プ ル サ イ ズ が - count の よ り less な い よ う な condition で have sharper な を high dimensional principal component analysis using し た covariance can be モ デ ル の proposal の two つ の research を い, そ result を の に ま と め た. (I) で は 100 yuan の よ う な ranks high dimensional に し seaborne て も presumption and が び to test may な を maintain し つ つ, 従 の モ デ ル よ り to load が optimal れ て い る こ と を statistics 仮 検 set を い in て in し た. (ii) で は サ ン プ ル サ イ ズ が - count の よ り small さ に focus を い occasions when て series, high dimensional principal component analysis と モ デ ル を group み close わ せ た to measuring technique proposed を し た. With others in study (I) の と に existing モ デ ル と to load を し, proposal モ デ ル が to load の で intentionally に 観 point れ て い る こ と を shown し た. (2) に masato し て, new コ ロ ナ ウ イ ル ス before and after the popular に お け る Japanese plant type market の industry between の ボ ラ テ ィ リ テ ィ affected を Diebold and Yilmaz (2012) proposed で さ れ を た index with い し て analysis, paper に ま と め た. で this study, new コ ロ ナ ウ イ ル ス popular during the former と で は big き く market の リ ス ク 伝 sowing の others child が different な っ て い る こ と が shown さ れ た と に at the same time, 1 pa2 の declaration of emergency after the end of に ボ ラ テ ィ リ テ ィ affected の 総 quantity が the し く reduce し た こ と を shown し て い る.

项目成果

Volatility Spillover among Japanese Sectors in Response to COVID-19

• DOI: 10.3390/jrfm15100480
• 发表时间: 2022-10
• 期刊: Journal of Risk and Financial Management
• 作者: Hideto Shigemoto;Takayuki Morimoto

高次元主成分分析を使用した共分散予測モデルの構築

使用高维主成分分析构建协方差预测模型

• 发表时间: 2022
• 作者: Shigemoto Hideto;Morimoto Takayuki;水野 景子・清水 裕士;重本 秀人
• 通讯作者: 重本 秀人

Dynamic Conditional Correlation Models With Time-varying Parameters Incorporating for Realized Covariance Matrices

结合实现协方差矩阵的时变参数的动态条件相关模型

• 发表时间: 2022
• 期刊: Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3817246
• 作者: Shigemoto Hideto;Morimoto Takayuki
• 通讯作者: Morimoto Takayuki

Dynamic conditional correlation models with time-varying parameters incorporating realized covariance matrices

具有时变参数并结合实现的协方差矩阵的动态条件相关模型

• 发表时间: 2022
• 作者: Shigemoto Hideto;Morimoto Takayuki;水野 景子・清水 裕士;重本 秀人;水野 景子・清水 裕士;重本 秀人;水野 景子・清水 裕士;Shigemoto Hideto
• 通讯作者: Shigemoto Hideto

Forecasting High-Dimensional Covariance Matrices Using High-Dimensional Principal Component Analysis

使用高维主成分分析预测高维协方差矩阵

• DOI: 10.3390/axioms11120692
• 发表时间: 2022
• 期刊: Axioms
• 影响因子: 2
• 作者: Shigemoto Hideto;Morimoto Takayuki
• 通讯作者: Morimoto Takayuki