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統計的極値理論に基づく定量的リスク管理:新たなリスク測度推定法の研究

Research Project

Project/Area Number 20J15188
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Review Section Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research InstitutionThe Graduate University for Advanced Studies

Principal Investigator

貝淵 響  総合研究大学院大学, 複合科学研究科, 特別研究員(DC2)

Project Period (FY) 2020-04-24 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Fiscal Year 2021: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2020: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Keywords定量的リスク管理 / 金融リスク管理 / リスク測度 / バリューアットリスク / 期待ショートフォール / 極値理論 / 推定量のバイアス補正 / 裾の重い分布 / 時系列解析 / 金融リスク
Outline of Research at the Start

本研究では、統計的極値理論(EVT)を用いて、金融リスク管理で使われる新たなリスク測度の推定を行う。金融時系列の変動性(特に裾挙動)の推定と予測は金融リスク管理の観点から重要である。金融時系列、特に損失率系列に対してGARCHモデルなどの条件付き分散不均一モデルでフィルターをした系列に対して、一般化パレート分布等のパラメトリックモデルを仮定してEVTをあてはめることがしばしば行われる。本研究では、上述の規格されたイノベーション系列の順序統計量に依拠したノンパラメトリックな裾指数推定法を提案し、それが金融リスク管理にもたらす含意やメリットを、主にバックテスティングの観点から明らかにする。

Outline of Annual Research Achievements

研究課題である統計的極値理論に基づく新たなリスク測度推定法に関する論文を執筆した。国際的な専門誌であるQuantitative Financeに掲載されることが確定しており、オンライン上では既に掲載されている(https://doi.org/10.1080/14697688.2022.2048061)。研究の概要は以下の通り:分散不均一な変動を示す金融資産の収益率データに対するリスク管理では、分散不均一性は時系列モデルで説明し、モデルの標準化残差に統計的極値理論を援用する方法が2000年前後に確立している。極値理論というとき、既存研究は一般化パレート分布のあてはめに頼る方法であったが、本研究課題では、裾指数推定量のバイアス補正を行うセミパラメトリック手法に基づくリスク管理を提唱している点が新しい。
当初の予定では、金融機関のリスク管理実務で最も標準的なバリューアットリスク(VaR)と数学的な性質では優れているが推定法が自明ではないエクスペクタイル (expectile)の新たな推定法の提案することであった。バーゼル銀行監督委員会(BCBS)が金融機関を対象とした国際的なルールとして、今後VaRではなく期待ショートフォール (バリューアットリスクでは反映されない超巨大リスクの影響を反映する)を導入するとしている。そのような理由から期待ショートフォールについても論文にした推定法(GARCH-UGH法)をベースに推定方法を提案した。具体的には、VaR(分位点)と期待ショートフォールの漸近的同値性と裾の重い分布の性質を用いて、VaRを推定する際に用いたGARCH-UGH法を期待ショートフォール推定法に変換した。その推定法が金融リスク管理にもたらす含意やメリットを、主に実データを用いてバックテスティングの観点から明らかにした。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2022 2021 2020 Other

All Journal Article (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (4 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] GARCH-UGH: a bias-reduced approach for dynamic extreme Value-at-Risk estimation in financial time series2022

    • Author(s)
      H. Kaibuchi,Y. Kawasaki,G. Stupfler
    • Journal Title

      Quantitative Finance

      Volume: - Issue: 7 Pages: 1-18

    • DOI

      10.1080/14697688.2022.2048061

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] A bias-reduced approach for dynamic estimation of extreme risk measures in financial time series2021

    • Author(s)
      Hibiki Kaibuchi, Yoshinori Kawasaki, Gilles Stupfler
    • Organizer
      The 4th International Conference on Econometrics and Statistics
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] GARCH-UGH: A bias-reduced approach for dynamic extreme VaR estimation in financial time series2021

    • Author(s)
      Hibiki Kaibuchi, Yoshinori Kawasaki, Gilles Stupfler
    • Organizer
      第55回JAFEE大会
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] A bias-reduced GARCH-EVT approach for financial risk estimation2020

    • Author(s)
      Hibiki Kaibuchi, Yoshinori Kawasaki, Gilles Stupfler
    • Organizer
      2020年度統計関連連合大会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] A bias-reduced GARCH-EVT (Extreme Value Theory) approach for financial risk estimation2020

    • Author(s)
      Hibiki Kaibuchi, Yoshinori Kawasaki, Gilles Stupfler
    • Organizer
      数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流会2020
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Remarks] 投稿中である論文のアーカイブ

    • URL

      https://arxiv.org/abs/2104.09879

    • Related Report
      2020 Annual Research Report

URL: 

Published: 2020-07-07   Modified: 2024-03-26  

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