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Research on financial risk management using bias-reduced nonparametric extreme quantile estimator

Research Project

Project/Area Number 22K01431
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research InstitutionThe Institute of Statistical Mathematics

Principal Investigator

川崎 能典  統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (70249910)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords金融リスク管理 / 時系列解析 / 統計的極値理論 / リスク尺度 / バイアス補正
Outline of Research at the Start

金融時系列の過去データに基づき、所与の(小さい)確率で発生する巨額の損失がどの程度になるかを、統計的極値理論によって推定・予測する。極値理論により、これまで未実現の巨額損失でもどの程度の確率で起こりうるかを知ることができるが、そのためには裾指数と呼ばれる量を過去のデータから推定する必要がある。この研究の意義は、裾指数の推定量として、偏りを除去したより良い推定量を用いることで、その分精度の高い金融リスク管理を可能とする方法を研究するものである。

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的の第一は、統計的極値理論を利用した金融リスク管理の方法としてGARCH-UGH法を提案することにあったが、その内容が研究初年度の令和4年度に査読付き英文学術誌Quantitative Financeに掲載された。論文では、4種類の金融時系列に対して、GARCH-EVT, GARCH-UGH, GARCHなしのUGHの3つの方法を、信頼水準(3通り)と推定に使う順序統計量の割合(5通り)を変えながら、1日先のバリュー・アット・リスク(VaR)予測値の精度を比較検討した。経験超過数の観点からは、全60ケース中47ケースでGARCH-UGHが最も優れており、経験超過率の適合度検定をパスしないのは、GARCH-EVTで6ケース、GARCH-UGHは2ケースだけだった。
目的の第二はリスク管理手法の対比較であるが、今年度はリスク尺度を期待ショートフォール(Expected Shortfall, ES)に取った研究を行った。対比較型バックテストの前に、適合度を見るタイプのresidual exceedance法、conditional calibration法、ES回帰法に基づき数値実験・実証分析を行った。これらは個々のESの推定が妥当か否かを検定できるが優劣の比較はできないので、引き続きDiebold-Mariano検定による対比較を行った。結果は現在取りまとめ中である。
また、狭義の金融リスク管理からは少し距離のある問題だが、財務ビッグデータに対して誤差分布に歪対称正規分布やt分布を仮定したコブダグラス型生産関数で売上高をモデリングする研究も行った。全要素生産性の推定値に分析期間の業種ごとの経済状況が反映されていることが判明し、コロナ禍2年目の業種リスクに関する含意が得られた。結果は査読付き英文学術誌Symmetry(オープンアクセス誌)に公表した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究課題の方法論的根幹であるGARCH-UGH法を提案した論文が学術誌に掲載されている。次なる課題は、金融リスク管理手法の対比較であるが、リスク尺度をVaRに限った分析に続き、ESの場合でGARCH-EVTとGARCH-UGHの比較を行った。交付申請書に記した研究実施計画に照らして、概ね順調に進展していると判断できる。

Strategy for Future Research Activity

リスク管理手法の対比較を行うには、分位点の予測値と実現値との距離を測るスコア関数が必要である。VaRに対してはある形のスコア関数族が対応していることが知られている一方、ESはそのような対応関係がないので工夫が必要である。そのような事情もあってか、実証分析の結果はリスク尺度をVaRに取った時の結果と、必ずしも整合的でないケースが散見された。従って次年度は、ESのケースで、各資産、各分析期間において、モデルごとの予測精度を詳細に検討することで、VaRのケースとの不整合を起こしている箇所で何が起きているのかを突き止めることが先決と考える。現在のところ、マーフィーのダイアグラムを利用することを考えている。その分析の後、GARCH-UGH法に基づく多期間予測(10-day VaR)の実装に関する研究を行う。そのパフォーマンスが例えばGARCH-EVT法に基づく10-day VaRと比較して優位性があるかを調べ、可能であれば更にその議論が10-day ESにも拡張可能かどうかに関する研究を行う。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Journal Article] Statistical Modeling of Financial Data with Skew-Symmetric Error Distributions2023

    • Author(s)
      Jimichi Masayuki、Kawasaki Yoshinori、Miyamoto Daisuke、Saka Chika、Nagata Shuichi
    • Journal Title

      Symmetry

      Volume: 15 Issue: 9 Pages: 1772-1772

    • DOI

      10.3390/sym15091772

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [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
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] Statistical Modeling of Financial Data with Skew-Symmetric Error Distributions2024

    • Author(s)
      川崎能典、地道正行、阪智香、宮本大輔、永田修一
    • Organizer
      2023年度(第31回)関西計量経済学研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Comparative VaR backtesting: GARCH-EVT versus GARCH-UGH2023

    • Author(s)
      Yoshinori Kawasaki
    • Organizer
      14th CEQURA Conference on Advances in Financial and Insurance Risk Management
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 探索的財務データ解析と再現可能研究: 東京プライム上場企業財務データの利用2023

    • Author(s)
      地道正行、川崎能典、阪智香、宮本大輔、永田修一
    • Organizer
      日本計算機統計学会第37回シンポジウム
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Comparative VaR backtesting: GARCH-EVT versus GARCH-UGH2023

    • Author(s)
      Kawasaki, Y.
    • Organizer
      ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2023
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A Bias-reduced Approach for Dynamic Extreme Value-at-Risk Estimation in Financial Time Series2023

    • Author(s)
      Kawasaki, Y.
    • Organizer
      ISM Symposium on Environmental Statistics 2023
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research

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Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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