| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石田 功 東京大学, 大学院・経済学研究科, 講師 (20361579)
和合 肇 京都産業大学, 経済学研究科, 教授 (00091934)
渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授 (90254135)
古澄 英男 神戸大学, 経営学研究科, 教授 (10261273)
大鋸 崇 千葉大学, 法経学部, 准教授 (50326005)
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| Research Abstract |
本研究ではまず大森が危険資産収益率のための非対称性のある確率的ボラティリティ変動モデルについて,効率的な2つのマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法による推定方法を開発し,ジャンプがあるモデルや,金融市場に特徴的なすその厚い誤差分布のモデルに拡張した。さらに多変量収益率の時系列に対して因子モデルを考えて因子及び誤差項が非対称確率的ボラティリティモデルに従うモデルの推定方法について検討をした。この他,サンプル,セレクションモデルにおける効率的なベイズ推定の方法についても提案を行った。石田は日経平均の日中高頻度データから算出した実現ボラティリティ時系列の実証分析を行い,ボラティリティのミーンリバージョン,長期記憶性等の特性を確認すると同時に,「ボラティリティのボラティリティ」が予測可能な形で変動していることを検出した。和合は,我が国における犯罪発生率のパネルデータに対して空間的相関を考慮したモデルをベイズ,アプローチにより分析し,モデル比較を行った。渡部はボラティリティのノンパラメトリックな推定量として近年注目を集めているRealized Volatility(RV)の研究をサーベイするとともに,それが日本の株式市場でも将来のボラティリティの予測に有用であることを明らかにした。また原資産価格のボラティリティの変動を許容するモデル,フリー,インプライド,ボラティリティを,日経225株価指数オプション価格から日経225株価指数について計算し分析したほか,日次リターンにさまざまなARCH型モデルを当てはめた場合と,日中リターンから計算されるRVに長期記憶性と非対称性を考慮したARFIMAXモデルを当てはめた場合とで,ボラティリティ予測とバリュー,アット,リスクのパフォーマンス比較を行った。古澄は非線形計量モデルにおけるMCMC法の改善に焦点を当てて研究を行った。特にプロビットモデルとポアソン回帰モデルを組み合わせた内生的スイッチングモデルを取り上げ,従来とは異なる定式化を行うことによって推定効率が改善されることを示した。また,非効率性を表す潜在変数がガンマ分布である確率的フロンティアモデルに対して,補助変数法を利用したMCMC法による推定方法の開発を行った。応用研究として,研究開発投資と株価形成との関連性ならびに将来収益との関連性に関する実証分析を日本の製造業について行った。大鋸は景気循環について,CI の階差系列にマルコフ切替モデルに当てはめ,景気の拡大期と後退期がマルコフ遷移確率に従って推移すると仮定し,ベイズ分析を行った。また観測誤差を考慮することにより,状態空間モデルを用いて景気基準日付の推定方法を提案した。
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