Estimating the latent factors in financial time series by using Monte Carlo Filter
| Project/Area Number |
18500222
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
SATO Seisho The Institute of Statistical Mathematics, データ科学研究系, 准教授 (60280525)
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| Research Collaborator |
陳 春航 琉球大学, 理学部, 准教授
矢野 浩一 内閣府, 経済社会総合研究所, 研究員
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| Project Period (FY) |
2006 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,730,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2008: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | ボラティリティ / 状態空間モデル / 実現分散 / 高頻度データ / 投資信託 / 時系列解析 / 金融データ / GARCHモデル / 計算機統計学 / モンテカルロフィルタ / 非対称性 / 計量ファイナンス / 数理ファイナンス / 計算統計学 / 自己組織化 |
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| Research Abstract |
金融時系列における潜在要因の推定についてさまざまなモデルについて研究を行った。特に資産価格のボラティリティの推定について2つの成果が得られた。1つは新しいJump-GARCHモデルを提案し、実際のデータに適用してボラティリティの推定、予測を行った。もうひとつは高頻度データを使った実現ボラティリティの推定法について新しい手法の開発を行い、その有効性をシミュレーションおよび実際のデータを使って調べた。
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Report
(4 results)
Research Products
(21 results)
