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2017 Fiscal Year Research-status Report

スパース正則化を利用した多変量時系列モデリングとその応用に関する研究

Research Project

Project/Area Number 16K00067
Research InstitutionThe Institute of Statistical Mathematics

Principal Investigator

川崎 能典  統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (70249910)

Project Period (FY) 2016-04-01 – 2019-03-31
Keywordsボラティリティ / 経験類似度 / モデル信頼集合 / スパース正則化 / 円滑閾値型推定方程式 / 対数死亡率
Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、応募者がこれまで取り組んできた円滑閾値型推定方程式によるスパース正則化法の方法論を、時系列解析の諸問題に水平展開することである。事例候補のひとつに、多変量ボラティリティモデルでの変数選択があり、今年度は昨年度に引き続き経験類似度 (ES、 Empirical Similarity) に基づくボラティリティモデルの予測性に関する研究を行った。
今年度の研究では,経験類似度モデルから得られたボラティリティの予測値とその他時系列モデルの予測値とを実証的に比較した。モデルの予測力比較については,誤差関数に基づくモデル信頼集合 (Model Confidence Set、 MCS) を用いることにより,複数の銘柄と推定予測期間におけるモデルの予測力を順位付けし,最良モデルの累積頻度を分析し評価を行った。成果は和文誌「統計数理」65巻1号(査読有り)に掲載された。
この内容は、国際会議 Joint Statistical Meeting 2017 (ボルチモア、米国、2017年8月2日)、国際会議 CEQURA Conference 2017 on Advances in Financial and Insurance Risk Management(ミュンヘン、ドイツ、2017年9月25日)で口頭発表した。
この他、対数死亡率に対するLee-Carterモデルの残差に関し、高次元多変量時系列モデルをあてはめる予備的な研究を実施した。結果、生年の順序という構造を利用して、同時応答を含む形で単一方程式ベースの推計を行い、その際にパラメータに対してスパース正則化を課すアプローチからは、興味深い構造が示唆された。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

高次元のボラティリティモデルだけでなく、今年度は高次元多変量自己回帰モデルに対するスパース推定にも取り組むことができ、前年度の遅れを取り戻した。研究発表に関しては、雑誌論文は比較的生産性高く、研究発表も多数行えた。

Strategy for Future Research Activity

当初の研究計画に掲げた応用事例に対して一定の結論を出すべく、これまでの研究成果の延長線上に位置する課題を解決してゆく。対数死亡率のモデリングに高次元多変量時系列モデルの解析結果を組み込むことが、モデルの短期的予測力に向上に資するかどうかを検証する。

  • Research Products

    (11 results)

All 2017

All Journal Article (6 results) (of which Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 2 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results,  Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Forecasting Financial Market Volatility Using a Dynamic Topic Model2017

    • Author(s)
      Morimoto Takayuki、Kawasaki Yoshinori
    • Journal Title

      Asia-Pacific Financial Markets

      Volume: 24 Pages: 149~167

    • DOI

      10.1007/s10690-017-9228-z

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Detecting genetic association through shortest paths in a bidirected graph2017

    • Author(s)
      Ueki Masao、Kawasaki Yoshinori、Tamiya Gen、for Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
    • Journal Title

      Genetic Epidemiology

      Volume: 41 Pages: 481~497

    • DOI

      10.1002/gepi.22051

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 経験類似度に基づくボラティリティ予測2017

    • Author(s)
      森本孝之,川崎能典
    • Journal Title

      統計数理

      Volume: 65 Pages: 155~180

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 整数値自己回帰モデルの最近の発展2017

    • Author(s)
      中嶋雅彦,酒折文武,川崎能典
    • Journal Title

      統計数理

      Volume: 65 Pages: 323~339

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Volatility forecasting with empirical similarity: Japanese stock market case2017

    • Author(s)
      Morimoto Takayuki, Kawasaki Yoshinori
    • Journal Title

      JSM Proceedings, Business and Economics Statistics Section

      Volume: 2017 Pages: 2483~2510

  • [Journal Article] VARモデルによる因果関係の推論-内閣支持率と株価を例に2017

    • Author(s)
      川崎能典
    • Journal Title

      岩波データサイエンス刊行委員会編『岩波データサイエンスVol. 6』(図書所収論文)

      Volume: 6 Pages: 68~81

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Volatility forecasting with empirical similarity: Japanese stock market case2017

    • Author(s)
      Kawasaki Yoshinori, Morimoto Takayuki
    • Organizer
      CEQURA Conference 2017 on Advances in Financial and Insurance Risk Management
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Volatility forecasting with empirical similarity: Japanese stock market case2017

    • Author(s)
      Kawasaki Yoshinori, Morimoto Takayuki
    • Organizer
      Joint Statistical Meeting 2017
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Scale mixture of Skewed Kalman filter and its application2017

    • Author(s)
      Kawasaki Yoshinori
    • Organizer
      ISI 61st World Statistics Congress
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 経験類似度に基づくボラティリティの推定と予測2017

    • Author(s)
      森本孝之,川崎能典
    • Organizer
      2017年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] Volatility forecasting with empirical similarity: Japanese stock market case2017

    • Author(s)
      Kawasaki Yoshinori, Morimoto Takayuki
    • Organizer
      11th International Conference on Computational and Financial Econometrics 2017
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2018-12-17  

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