2019 Fiscal Year Research-status Report
Financial Risk Analysis using High Dimensional and/or High Frequency Data
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19K01594
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| Research Institution | Soka University |
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Principal Investigator |
浅井 学 創価大学, 経済学部, 教授 (90319484)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 高次元 / 高頻度 / 金融資産リスク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
このプロジェクトでは、大きく3つのテーマについて研究に取り組んでいる。すなわち、①ネットワーク型確率的ボラティリティ変動モデル、②高次元の実現共分散モデルのための主成分分析の拡張、③標準化変換されたBEKKモデルの擬似最尤推定量の漸近正規性である。2019年度は、これらの3つについて基礎的な研究に取り組んだ。
①については、高次元の多変量確率的ボラティリティ変動モデルの推定と予測の問題に取り組み、新たな手法を開発した。
②については、実現共分散のモデルであるCAW (Conditional Autoregressive Wishart, 条件付き自己回帰ウィッシャート)モデルを応用して、非対称性、ジャンプ、地政学的リスクなどを含めたモデルを開発した。そして、原油と金の先物の高頻度データから実現共分散のデータを作成し、このデータを用いて実証分析を行った。この研究成果は2020年度に入ってから、査読付きの国際的な学術誌に掲載された。またCAWモデルについて、攪乱項行列がウィッシャート分布でないような一般的なケースについて、疑似最尤推定量の一致性と漸近正規性のための条件を導出した。この成果をまとめた論文は、投稿先から改訂を求められ、2020年3月に再度、投稿した。
③については、Noureldin他(2014)の開発した、標準化変換されたBEKKモデルの疑似最尤推定量について、一致性と漸近正規性を示すことができた。この成果を論文にまとめることができたので、現在、投稿中である。
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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
本来であれば研究テーマ①のZhu et al.(2017)のモデルの拡張に関して、台湾の研究者とマルコフ連鎖モンテカルロ法による推定について意見交換を行いたかった。しかし、新型コロナウィルスの感染防止のため、これは延期された。その代わりに、研究テーマ③を非常に早く進めることができた。全体としては、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
このプロジェクトでは、大きく3つのテーマについて研究に取り組んでいる。2020年度は、これまでの研究成果を発展させていく。
①については、実証分析を行い、論文にまとめていく。
②については、これまでの成果を発展させて、主成分分析を含めたモデルに拡張していく。
③については、当初の研究計画を達成することができた。また、その発展モデルのアイデアを思いついたので、上記①と②の妨げにならない範囲で研究に取り組む。
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| Causes of Carryover |
研究成果を香港（12月）で開催予定だった国際会議で報告する予定であったが、香港の治安悪化のために実施できなかった。また新型コロナウィルスの感染防止のため、国際共同研究に関する打ち合わせも実施できなかった。この研究成果の報告と研究打ち合わせについては、次年度の後半以降に実施していく。
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