2017 Fiscal Year Research-status Report
大規模金融データに対する局所定常時系列因子モデルの理論と応用
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16K00042
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
蛭川 潤一 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (10386617)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 局所定常 / 因子モデル / 次元縮小 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大規模金融データに対する次元縮小のための局所定常時系列因子モデルの整備を行うために，前年度に整備した有限次元の局所定常時系列因子モデルの統計的漸近理論を，次元の数と標本の数の両方を無限大に近づける設定の場合に拡張することを目指し，研究を行った。
初期段階の結果をもとに，研究打ち合わせ等を行い，金融工学の実務に関する専門家等から，提案手法がより有効であるデータについての意見を募った。その際に，局所定常撹乱項を持つ緩やかに爆発する過程の漸近理論についての基礎結果を得た。緩やかに爆発する過程は，バブル期のような金融時系列データを記述するのに適している。局所定常撹乱項を持つ緩やかに爆発する過程を用いた仮説検定問題により，バブル期の始まりと終焉の時期を特定することが期待できる。バブル期の始まりと終焉は，様々な経済的要因に起因していると考えられる．しかしながら，それらの要因は大規模金融時系列データの中に埋もれて，通常，明らかではない．バブル期の以前，バブル期間中，バブル期の以後のそれぞれの大規模金融時系列データに対して，高次元局所定常時系列因子モデルをあてはめることにより，それぞれの期間を適切に記述する特徴を捉えることができる。特徴の変化を調べることにより，バブル期が始まる要因や終焉する要因を明らかにする。また，それらの要因を知ることにより，将来のバブル期の始まりや終焉を予測することが期待される。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前年度に整備した有限次元の局所定常時系列因子モデルの統計的漸近理論を，次元の数と標本の数の両方を無限大に近づける設定の場合に拡張するための準備が進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に整備した有限次元の局所定常時系列因子モデルの統計的漸近理論を，次元の数と標本の数の両方を無限大に近づける設定の場合に拡張する。また，実際の金融時系列データに理論を応用することを目指す。例えば，高次元局所定常時系列因子モデルをあてはめることにより，バブル期の特徴を捉えることができる。特徴の変化を調べることにより，バブル期が始まる要因や終焉する要因を明らかにすることが期待できる。
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| Causes of Carryover |
次年度に，本研究課題に関する研究発表を行うために，海外での国際会議に出席することが決まったため，次年度の旅費の一部にあてる。
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Research Products
(4 results)
