非定常および長期記憶、非線形な時系列モデルの分析

1.17年度に続き、日経平均のRealized Volatilityに関して研究し、2006年統計関連学会において"Measuring, Modeling and Forecasting Realized Volatility in the Japanese Stock Market"(一橋大学経済研究所、渡部敏明教授と共著)として発表した。日経平均オプションからインプライド・ボラティリティ(IV)を計算し,RVの時系列モデルの説明変数にIVを加えることにより予測パフォーマンスが改善するかどうか分析した結果、1期先のボラティリティに関してIVは追加的な情報を含んでいないことがわかった。「日経225の"Realized Volatility"とインプライド・ボラティリティ」大阪証券取引所『先物・オプションレポート』(一橋大学経済研究所、渡部敏明教授と共著)にまとめた。2.長期記憶過程に従う状態変数とwhite noiseに従う観測誤差の和として表されるとした場合に、観測誤差が存在するかどうかの検定問題をセミパラメトリックモデルで考え、新たな統計量を提案した。同様な統計量にSun and Phillipsが考えた統計量があるので、モンテカルロ実験によって、彼らの統計量とここで新たに考えた統計量の性質を調べた。その結果、サイズは若干よく、検出力は同等であることがわかった。また、長期記憶過程に従っていることが知られているRVやRVが登場する前にボラティリティの代理変数として用いられていたリターンの2乗に応用し、それらに観測誤差が存在するかどうか検定をいった。以上をまとめて投稿する準備中である。

1.17年度に続き、日経平均のRealized Volatilityに関して研究し、2006年統計関連学会において"Measuring, Modeling and Forecasting Realized Volatility in the Japanese Stock Market"(一橋大学経済研究所、渡部敏明教授と共著)として発表した。日経平均オプションからインプライド・ボラティリティ(IV)を計算し,RVの時系列モデルの説明変数にIVを加えることにより予測パフォーマンスが改善するかどうか分析した結果、1期先のボラティリティに関してIVは追加的な情報を含んでいないことがわかった。「日経225の"Realized Volatility"とインプライド・ボラティリティ」大阪証券取引所『先物・オプションレポート』(一橋大学経済研究所、渡部敏明教授と共著)にまとめた。2.長期記憶過程に従う状態変数とwhite noiseに従う観測誤差の和として表されるとした場合に、観測誤差が存在するかどうかの検定問題をセミパラメトリックモデルで考え、新たな統計量を提案した。同様な統計量にSun and Phillipsが考えた統計量があるので、モンテカルロ実験によって、彼らの統計量とここで新たに考えた統計量の性質を調べた。その結果、サイズは若干よく、検出力は同等であることがわかった。また、長期記憶過程に従っていることが知られているRVやRVが登場する前にボラティリティの代理変数として用いられていたリターンの2乗に応用し、それらに観測誤差が存在するかどうか検定をいった。以上をまとめて投稿する準備中である。