Multivariate Stochastic Volatility Models for High-dimensional and High Frequency Data

高维高频数据的多元随机波动率模型

• 批准号: 22K01429
• 负责人: 浅井 学
• 金额: $ 1.16万
• 依托单位: Soka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K01429/
• 关键词: 高次元; 高頻度; 確率的ボラティリティ変動モデル; 多変量

本研究の目的は、高次元かつ高頻度データを用いて、共分散の新たなモデルおよびその推定方法を提案し、予測力などその実用性を検証することである。特に確率的ボラティリティ変動（Multivariate Stochastic Volatility）モデルにおいて、①実現相関係数行列のモデル化、②データの回転によるパラメータ削減、③ファクター構造による次元削減の3点に注目する。2022年度は、まず①について単変量モデルの研究に取り組んだ。金融資産の収益率の日次データと高頻度データから求めた実現ボラティリティのデータを用いて、確率的ボラティリティ変動モデルのパラメータを推定するには、シミュレーション最尤法またはベイジアン・マルコフ連鎖モンテカルロ法による推定のいずれかが用いられる。いずれもコンピュータ集約的な手法であり計算コストが大きいため、高速計算が可能な二段階シミュレーション最尤法が考案されている。申請者は、単純な疑似最尤推定量を使って、モンテカルト実験により、二段階シミュレーション最尤法と同等の精度で推定できることを示した。また実証分析を行い、論文にまとめた。この論文は現在、学術誌の審査を受けている。また2022年度には②と③の基礎研究に取り組んだ。高次元データを扱っているため、いずれもスパース性を仮定した共分散行列（またはその逆行列）の推定が必要となる。この研究に取り組んでいるうちに、実は多変量自己回帰モデルの推定に応用できることがわかり、その成果を論文にまとめた。論文は、学術誌Econometrics Journalに採択された。同様に①と③に関する基礎研究として、複数の金融資産の収益率と実現共分散をもとにした新たなモデルを考案し、疑似最尤推定量の一致性と漸近正規性を示した。論文は、学術誌Journal of Time Series Econometricsに掲載された。

In this study, the purpose, the high degree of accuracy, the application of the method of presumption, the proposed method of presumption, the accuracy of the method of presumption, the purpose of this study, the purpose of this study, the purpose of this Make sure that there is a high rate of high-speed monitoring activities (Multivariate Stochastic Volatility), that is, the number of real-time data, the number of users, the number of people, and the number of people. In 2022, the first year of the study was conducted in the first half of the year. The profit and profit rate of financial resources is higher than that of other countries on a daily basis. This is the best way to determine whether or not to use the best method to determine the accuracy of the financial information system. It is possible to use two stages of calculation in the high-speed calculation, which is the best way to solve the problem. The applicant and the applicant are suspected to be the most accurate, and the two-stage accuracy is the most accurate. Please analyze the lines and articles. You are now learning how to learn how to learn how to receive a lot of information. The organization was selected for the second and third year of the study in 2022. In the higher order, it is presumed that it is necessary to determine the number of co-dispersed rows (reverse ranks). The results of the study were analyzed in this paper, and the results were analyzed in this paper. in this study, the results of the study were analyzed in this paper. Read the text, learn from the journal Econometrics Journal, and learn more about it. In the same way as the 1-3-year-old financial data base research and the complex financial data benefit analysis, there is a total distribution of financial information, new financial information, and the most suspected quantitative conformance and near-normalization. Read the text, learn from the journal Journal of Time Series Econometrics, and learn more about it.

项目成果

Estimation of high-dimensional vector autoregression via sparse precision matrix

通过稀疏精度矩阵估计高维向量自回归

• DOI: 10.1093/ectj/utad003
• 发表时间: 2023
• 期刊: The Econometrics Journal
• 作者: Poignard Benjamin;Asai Manabu
• 通讯作者: Asai Manabu

Realized BEKK-CAW Models

实现的BEKK-CAW模型

• DOI: 10.1515/jtse-2022-0009
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Time Series Econometrics
• 影响因子: 0.8
• 作者: Asai Manabu;So Mike K. P.
• 通讯作者: So Mike K. P.

香港科学技術大学(中国)

香港科技大学（中国）

• 发表时间: 2019

個人ホームページ

个人主页