2016 Fiscal Year Research-status Report
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16K17105
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
小池 祐太 首都大学東京, 社会科学研究科, 助教 (80745290)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | リード・ラグ効果 / 高頻度データ / 漸近理論 / 非同期観測 / マイクロストラクチャーノイズ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究では、金融高頻度データを連続時間確率過程の離散観測としてモデリングする方法 (確率過程 アプローチ) によって、セミパラメトリックな統計推測理論の展開が可能となるような価格発見の統計モデルを構築した。構築したモデルでは、2つの資産間の価格発見スピードの違いを、効率価格が観測価格に反映されるスピードの違いで計測する。このスピードの違いはリード・ラグ効果と呼ばれる。構築したモデルでは、従来のモデルと比較して、ボラティリティや価格発見スピードなどの時間的変動を容易にモデルに組み込むことができる。これによって、金融高頻度データのもつ代表的な困難である日内季節性のモデリングの問題を回避することができる。また、金融高頻度データの典型的な問題である、観測時刻の非同期性に対しても自然に対処できる。モデルの構築に加えて、価格発見スピードに対する推定量を構成した。本モデルでは価格発見スピードは時間的変動をもつため、ある一定期間内の価格発見スピードを平均化して要約するための統計量を提案し、その統計量に対する推定量も構成した。あわせて、構成した推定量に対する安定型中心極限定理を確立することで、推定量の理論的性質（一致性、漸近混合正規性および収束レートの最適性）を示した。更に、推定量に対して確立した安定型中心極限定理を信頼区間の構成に応用するために、サブサンプリング法による推定量の漸近分散の一致推定法を提案した。
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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
当初予定していた本年度に達成する予定の研究計画である、価格発見の統計モデルの構築、価格発見スピードを計測するための推定量の構成、および構成した推定量に対する統計推測理論の開発は順調に進展して完成したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画に沿って、モンテカルロ・シミュレーションによる推定量のパフォーマンス評価、および実データへの適用によるモデルの妥当性の検証および従来 手法から得られる結果との違いの比較を行う.
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| Causes of Carryover |
当初初年度に購入を予定していた金融ティックデータの購入が、データ取得方法や外国送金等の問題から一部しか購入できなかったため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度に購入できなかった金融ティックデータの残りを購入する。
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[Presentation] Statistical lead-lag effects2016
Author(s)
Yuta Koike
Organizer
TMU Workshop on Financial Mathematics and Statistics 2016
Place of Presentation
Tokyo Metropolitan University
Year and Date
2016-11-30 – 2016-11-30
Int'l Joint Research / Invited
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