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長期記憶性及び非対称性を考慮した実現確率的ボラティリティ変動モデルの推定

考虑长期记忆和不对称性的已实现随机波动率波动模型估计

基本信息

批准号：
13J06038
负责人：
城田慎一郎
金额：
$ 0.64万
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：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J06038/
关键词：
高頻度データ GPU 並列化ティックデータ

项目摘要

当初の研究目的である、金融資産の高頻度データを用いたモデル構築、推定を行った。具体的には、高次元の金融資産のリスクモデルを効率的に計算できるモデルを構築し、推定手法を開発した。さらに、特別研究員奨励費を使用して、処理速度の速いCPUを持ったパソコンを購入し、効率的にモデルの推定を行うことができた。将来的には、これらの技術を応用し、ポートフォリオのリスク管理などの実務への応用を目指していたが、基本的な枠組みは一通り完成しており、近いうちに具体的に計算を進めていく予定である。また、この問題に関しては、現在保持しているデータだけでなく、より高次元の金融資産のデータを使用して推定していく予定である。データの取得に関しては、受入研究者である大森裕浩教授に来年度購入して頂く予定である。また、2013年12月には、Duke Universityで行われたEFaB@Bayes 250でポスター発表を行い、研究の途中経過をまとめて発表することができた。在外の研究者の方々と直接意見交換することができ、今後の研究に関する重要な示唆も頂いた。研究の最終目標である、GPUを用いた高速計算プラットフォームの構築に関しては、いまだ未着手であるが、当初の予定から送れているのではなく、研究の手順を変更したためである。具体的には、GPUによる高速計算の実装の前に、モデル構築とその基本的な推定の方針を確定させたためである。来年度以降、本格的にGPUを用いた推定を開始していく予定である。

The purpose of this study is to construct and estimate the high frequency of financial assets. The specific calculation of high dimensional financial assets is based on the construction and estimation method. In addition, special researcher's incentive fee is used, processing speed is maintained, and efficiency is estimated. The future of the technology, management, implementation, guidance, basic group, completion, near specific calculation, This problem is related to the current situation, and the use of high-level financial assets is presumed to be determined. Prof. Hiroshi Omori, the researcher, will purchase the product annually. In December 2013, Duke University launched EFAB@Bayes 250, a research project. Direct exchange of views among external researchers is an important indicator of future research. The ultimate goal of the research is to use GPU to compute high-speed computing. The construction of the system is related to the initial design, the initial delivery, and the research process. The specific requirements for GPU, GPU, and high-speed computing are set out in the following paragraphs: The next year, the GPU of this category is estimated to be