時空間計量経済モデルの推定へのマルコフ連鎖モンテカルロ法の応用

马尔可夫链蒙特卡罗方法在时空计量模型估计中的应用

• 批准号: 09J09673
• 负责人: 黒瀬 雄大
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-09J09673/
• 关键词: 時変分位点; 多変量確率的ボラティリティ; 動学的均一相関; 非対称性; マルコフ連鎖モンテカルロ法; マルチムーブ・サンプラー; レバレッジ効果; 状態空間モデル; 非対称両側指数分布; 平滑化スプライン; 分位点; VaR; 状態空間法

当年度には、分散項(ボラティリティ)が時間変動する多変量資産収益率の経時データのモデリングおよび単変量時系列データの確率的に時間変動する分位点のモデリングに関する研究を行いました。1.ボラティリティが時間変動する多変量モデルにおいては、推定する母数が増えるので、高次元データを扱う際に共分散構造の推定が困難になります。ここでは確率的ボラティリティモデルについて収益率の相関構造が均一かつ時間変動するモデルを考えます。更に、株式日次収益率データにおいて、前日に収益率が減少すると翌日に分散項の増大が観察されるレバレッジ効果、あるいは異なる株式の収益率と分散項の交差レバレッジ効果まで考慮してモデリングを行いました。これらは非線形状態空間モデルで表現され、マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法による効率的な母数のベイズ推定方法である、ブロックサンプラー(マルチムーブ・サンプラー)を構成しました。東証株価指数の業種別日次収益率データを用いた実証分析を行い、提案したモデルの有用性を示しました。続いて、資産収益率間の相関が均一であるという仮定を緩め、複数の資産収益率群内で相関構造が均一であり、集団間では異なるというモデルへの拡張を目指します。レバレッジ効果・交差レバレッジ効果も含めて、集団内・集団間での異なる相関構造の研究を進めています。2.単変量時系列データの分布の裾の挙動を説明するモデルを提案します。被説明変数の確率的に時間変動する分位点を状態空間表現を用いてモデル化しました。更に、株式日次収益率データにおけるレバレッジ効果のモデリングに倣い、被説明変数とその一期先分位点の相関もモデルに含め、マルチムーブ・サンプラーを用いた、MCMC法による効率的なベイズ推定法を提案しました。日本のインフレ率のデータによる実証分析を行い、ディスカッションペーパーとしてまとめ投槁、更に改訂を行いました。

The current year's dispersion items (ボラティリティ) and the time change of the multi-amount asset return rate are the same as the time of the year.および単変measures the accuracy of the time series データのにtime Changing quantile point のモデリングに关する Research を行いました. 1. ボラティリティがTime changing する多変quantity モデルにおいては、Estimated する mother number It is difficult to estimate the co-dispersion structure of the high-dimensional space. The correlation structure of the accuracy of the ここではボラティリティモデルについて return rate is uniform and the time is changed and the test is done. Update, Co., Ltd.'s daily return rate, the previous day's return rate has decreased, and the dispersion item of the next day has increased.ジEffect, あるいはISO なる Co., Ltd.'s return rate and dispersion item のcross レバレッジ までConsideration してモデリングを行いました. The これらは non-linear state space モデルで expresses the efficiency of され and マルコフ chained モンテカルロ (MCMC) method The method of estimating the number of the mother number is the same as the method of estimating the number of the mother number. The daily return rate of the industry category of the Topix Stock Exchange Index is the same as the analysis of the daily returns and the usefulness of the proposal is shown.続いて, correlation between asset returns, uniformity, uniformity, and complex return on assets group The related structures within the structure are uniform and uniform, and the different structures between the collection and collection are different. Research on レバレッジ・cross-レバレッジeffectも有めて, within and between groups different structures related to it. 2. Explanation of the simple distribution of the time series データのの裾の挙动をするモデルをproposal します. The time-varying quantile point and the state space expression of the accuracy of the numerical value are explained using the いてモデル化しました. Update, Co., Ltd.'s daily rate of return データにおけるレバレッジ effect のモデリングに imitation い, the explained value とその first quantile point の correlation A proposal for the use of もモデルにめ, マルチムーブ・サンプラーを, and the MCMC method and the efficiency of the なベイズ presumption method is proposed. Japanese のインフレrate のデータによる実 Certificate Analysis を行い、ディスカッションペーパーとしてまとめ开槁、Change and revised を行いました.

项目成果

Dynamic Equicorrelation and Stochastic Volatility

动态等相关和随机波动

• 发表时间: 2011
• 作者: Kurose Yuta;Yasuhiro Omori;上田英樹;黒瀬雄大;Hideki Ueda;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大

Dynamic Equicorrelation Stochastic Volatility

动态等相关随机波动

• 发表时间: 2012
• 作者: Kurose Yuta;Yasuhiro Omori;上田英樹;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大

Bayesian Analysis of Time-Varying Quantiles Using a Smoothing Spline

使用平滑样条对时变分位数进行贝叶斯分析

• 发表时间: 2012
• 期刊: CIRJE-F-845
• 作者: Kurose Yuta;Yasuhiro Omori
• 通讯作者: Yasuhiro Omori

動学的均一相関構造を持つ多変量確率的ボラティリティモデル

具有动态均匀相关结构的多元随机波动率模型

• 发表时间: 2011
• 作者: Kurose Yuta;Yasuhiro Omori;上田英樹;黒瀬雄大;Hideki Ueda;黒瀬雄大;Hideki Ueda;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大

時変分位点のベイズ推定とその応用

时变分位数的贝叶斯估计及其应用

• 发表时间: 2010
• 作者: Kurose Yuta;Yasuhiro Omori;上田英樹;黒瀬雄大;Hideki Ueda;黒瀬雄大;Hideki Ueda;黒瀬雄大;上田英樹;黒瀬雄大
• 通讯作者: 黒瀬雄大