2006 Fiscal Year Annual Research Report
高頻度金融時系列データを用いたデュアレーションモデルの統計的推測
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17530165
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
永井 圭二 横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究科, 助教授 (50311866)
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| Keywords | 高頻度データ / ボラティリティ / 非同期観測 / 逐次検定 / 単位根検定 / ノンパラメトリック法 / 更新定理 / らんだむ |
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| Research Abstract |
高頻度金融時系列データを用いた分析としては、京都大学経済研究所の西山慶彦教授との共同研究"Nonparametric Estimation of Multivariate Integrated Volatilities"おいて、非同期的に観測される拡散過程についての多次元のボラティリティの推定方法について、Malliavin-Mancinoの推定量およびHayashi-Yoshidaの推定量を、理論、シミュレーション、および実証の側面から考察し、後者が優れていることを示している。そこでは、実証研究として国債先物ティックデータをもちいた共分散の推定を行っている。
横浜国立大学大学院生宋明子氏との共同研究"Nonparametric Estimation for the High Frequency Observations of Multivariate Ito Processes"では、伊藤過程に対して、高頻度データすべてを用いることができる局所時間を用いたノンパラメトリックな推定方法を提案している。モデルは、二次元の伊藤型拡散過程を考え、二つのブラウン運動に確率的な非線形相関を仮定している。局所時間を用いたノンパラメトリックな方法を考察し、ボラティリティと二つのブラウン運動の間の非線形な相関係数を推定している。本論文は宋明子氏の博士論文の一部として横浜国立大学国際社会科学研究科に提出され3月に博士号を授与されている。
"Nonlinear renewal theorems for random walks with perturbations of intermediate order,"(with Cun-Hui Zhang)では、統計的逐次解析の理論で重要となる摂動項を持つランダムウォークに対する非線形更新定理を証明し、セミパラメトリックおよびノンパラメトリックな逐次確率比検定に応用している。
18年度統計関連連合大会では京都大学経済研究所の西山慶彦教授および京都繊維工芸大の人見助教授との共同研究"Sequential unit root test"を韓国統計学会との共同セッションにおいて英語で報告された(招待講演)。その論文では単位根検定を逐次検定の方法で行うという新しい手法を提案し理論的考察を行っている。
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