1992 Fiscal Year Annual Research Report
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04630016
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 助教授 (60089828)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
椿 広計 慶應義塾大学, 理工学部, 専任講師 (30155436)
渋谷 政昭 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (20146723)
三浦 良造 一橋大学, 商学部, 教授 (30107081)
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| Keywords | データ解析 / 金利データ / 金融データ / 計算機言語 / S |
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| Research Abstract |
金融データ解析に必要な高度の環境を、探索的データ解析用のS言語。システム上に構築し、その有効性を確かめた。まず、いわゆる国定長のレコードから必要な部分をとり出し、Sのオブジェクトとして組識化する関数 土、日、祭日の欠損位を補間し、各月の日数をそろえる関数など、データの浄化、細識化に必要な諸関数を整備した。 解析用には、多変量時系列として、変量問の信相のずれを検出する関数、さまざまな属性を処理する関数などを整備した。 これらの道見を用いて、その有効性をチェックした。 本研究では特に、1986年4月1日から1992年3月30日までの金利データを素材とした。 ユーロ金利6ケ月、1年物、スワップ3年、5年、7年、10年 の計7系列を入手し、まず,sablでトレンド、シーゾナル、イレギュラーに分解したか必ずしも満足な結果ではなかったので、 短期のトレンドという概念を導入lowessという平倫化の手法で、 長期トレンド、短期トレンド、残差に分解した。 その結果での残差も次類2の自己回帰モデルが良好にあてはまることがわかり、この分解の正しさが実証された。 7系列の問の関係は、 残差については、6ケ月ものが他の金利に大きな影響を与えていることが発見できた。 短期のトレンドは、シーゾナルとも異なり、その解釈はさまざまな形で可能であるが、これまで、見過されてきた月単位でのゆっくりした変動であり、今後の研究課題として充分、価値のある発見であった。
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[Publications] Ritei Shibata: "Regularijation Infomation criterion" Proceading of US/Japan Confenence on the frontiers of statistical Modeling. (1993)
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[Publications] Ryozo Miura: "A note on look-back options based on order statistics" Hitotsubashi:Journal of Commerce and Managut. 27. 15-28 (1992)
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[Publications] Ryzo Miura and Hideatsu Tsukahara: "One-sample estimation for general・generalized Lenmann´s alternative models" statistica Sinica. 3. 83-101 (1993)
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[Publications] 渋谷政昭、柴田里程: "Sによるデータ解析" 共立出版, 228 (1992)
