ファクター多変量実現確率的ボラティリティ変動モデル

因子多元实现随机波动率变化模型

• 批准号: 17J04715
• 负责人: 山内 雄太
• 金额: $ 1.15万
• 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: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-26 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17J04715/
• 关键词: ベイズ統計学; 確率的ボラティリティ変動モデル; 高頻度データ; 計量ファイナンス

多次元の資産収益率の系列をモデリングする多変量実現確率的ボラティリティ変動モデルにファクター構造と高頻度データの両方を取り入れたモデルを提案した．本モデルでは，多次元の資産収益率の変動を共通のファクターの変動で説明するファクター構造によりパラメータの次元を削減するとともに，日中の取引のデータである高頻度データから資産収益率間の共分散に関する情報を取り出すことでモデルの推定を安定させることができる．本モデルの推定においては，ファクターを用いたモデルにおいて高頻度データの情報を効率的に取り入れる方法を提案した．提案モデルを用いてシミュレーションデータ分析を行った結果，高頻度データの情報を用いることでパラメータ推定やボラティリティの推定を安定させ，真のパラメータの値を上手く復元することができることを示した．さらに，アメリカ株式市場の株式リターンのデータを用いた実データ分析によって，現実の株式市場に対するモデルの当てはまりを示した．これまで，多変量の資産収益率を扱う確率的ボラティリティ変動モデルではパラメータや潜在変数の推定がその次元の大きさから困難であるという問題があったが，推定するパラメータを節約できるファクター構造の有用性や，推定するための情報を増やす高頻度データを利用する手法の有用性を示したことで，そうした問題を解決することができた．これにより，複数の資産収益率を扱うポートフォリオ分析やリスク管理の分野により精度の高い統計モデリングを応用することができる．また，高頻度データを用いた別のモデルとして，高頻度データから計算された相関係数に対する推定値である実現相関係数を用いたモデルの研究を進展させた．既存の高頻度データを用いた手法（HEAVYモデル，HARモデル）との比較をポートフォリオ設計の観点から行い，提案手法が予測力に優位性を持っていることを示した．

The asset return ratio of multiple elements is set up according to the structure of the asset return ratio and the accuracy of the asset return ratio. This paper describes the common changes in the asset return ratio of multiple elements, the structural changes in the asset return ratio, the dimensional reductions in the asset return ratio, and the information on the common dispersion of asset return ratios among high frequency elements. This paper proposes a method for estimating the high frequency of information in the database. The result of the analysis is that the information of the high frequency is stable. In addition, the company's market share of the company's stock market in the middle of the use of data analysis, now the company's market share of the company's stock market in the middle of the use of data analysis. This is the case with the estimation of the potential number of assets. The estimation of the potential number of assets is difficult. The estimation of the potential number of assets is difficult. The estimation of the potential number of assets is difficult. The estimation of the potential number of assets is difficult. The problem is solved. This means that the asset return ratio of a plurality of assets can be divided into two categories: analysis, management, and statistics. High frequency correlation coefficient estimation The existing high frequency measurement method (HEAVY, HAR) is used to compare and compare the different design points, and the proposed method is used to predict the optimal position of force.

项目成果

Multivariate stochastic volatility model with realized volatilities and pairwise realized correlations

具有已实现波动率和成对已实现相关性的多元随机波动率模型

• DOI: 10.1080/07350015.2019.1602048
• 发表时间: 2019
• 期刊: Journal of Business and Economic Statistics
• 影响因子: 3
• 作者: Okazaki Tetsuji;Onishi Ken;Wakamori Naoki;末近浩太;Yuta Yamauchi and Yasuhiro Omori
• 通讯作者: Yuta Yamauchi and Yasuhiro Omori

Factor multivariate realized stochastic volatility model

因子多元实现随机波动率模型

• 发表时间: 2019
• 作者: 山内雄太;大森裕浩
• 通讯作者: 大森裕浩