2019 Fiscal Year Annual Research Report
Asset pricing and investment theories based on high frequency and option data
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17K03654
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
中村 信弘 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (90323899)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 確率ボラティリティモデル / 分散リスクプレミアム / リターン予測可能性 / 自己・相互励起過程 / バリアンス・スワップ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度に実施した研究の成果;
VIXリターンの変動過程を、確率ボラティリティモデルや、更に、自己励起型ジャンプを導入したモデルを使い、VIXの他に、ボラティリティの期間構造情報をもつVIX先物、VIXオプション、VVIXなどを観測量に加えてベイズ推定を行った。その際、特性関数を評価するために、常微分方程式（ODE)の解が必要となるが、ジャンプモデルのような場合には、ODEの解析解が得られない。そのような場合でも、ODEの数値解法を組み合わせて、ベイズ推定を可能とする方法を開発し、実際のデータで推定可能であることを示した。また、自己励起型ジャンプをもつ確率ボラティリティモデルで、VRPを計算し、それを説明変数にもつ予測型回帰で、長期リターンの予測可能性が生じることを理論的に示した。
補助事業期間全体を通じて実施した研究の成果;
CBOEに上場しているS&P500オプションとVIXオプションデータを購入し、リスク資産に大きな影響をもたらす変数の一つであるVIXのダイナミクスを研究した。本研究ではリターンダイナミクスに自然な形で織り込まれるリターンのリスクプレミアムが分散に比例し、攪乱項の係数である分散(の平方根)が確率変動すること、確率分散とリターンの攪乱項どうしの負の相関（レバレッジ効果）が重要な役割を演じていることを見出した。レバレッジ効果の強い資産では、確率分散がリターンの攪乱項を抑制する方向に働くため、将来リターンの予測をより確からしくし、その結果、予測可能性が高まると考えられる。確率ボラティリティモデルに基づくと、VRPと将来リターンのR^2を理論的に計算することができ、実証論文で報告されている予測回帰のR^2が山型形状になるという理由を理論的に説明することができる。このR^2のピークもレバレッジ効果と密接に関係していることを明らかにした。
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Research Products
(10 results)
