Extensions of spatio-temporal volatility models and examinations of spatio-temporal spillover effects of volatility

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K23216
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0107:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Sato Takaki 東北大学, ヨッタインフォマティクス研究センター, 特任助教 (80848078)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2022-03-31
• Keywords: 時空間統計モデル / ボラティリティ

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed a spatio-temporal volatility model that combines a spatial statistics model with a volatility model, which is one of the finance statistics models. We then derived a pseudo-maximum likelihood estimator for estimating parameters in the model and proved the asymptotic properties of the estimator. The proposed model was then applied to simulated data to investigate the small-sample properties of the estimator. and to real data on stocks to investigate the spillover effects of shocks within financial instruments.

Free Research Field

計量経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究はファイナンス統計学と空間統計学の2つの分野に関連する研究であり、各分野において次の重要な意義をもつ。　ファイナンス統計学の分野では、高次元の多変量ボラティリティモデルが持つ問題である次元の呪いに対する一つの解決法を示す。空間重み行列を用いて時空間ボラティリティモデルを開発することで推定するパラメーターの数を減らし、次元の呪いを解決する。　空間統計学の分野では、新しい視点として、これまで重点がおかれていたデータの平均構造のモデル化に加えて、分散構造のモデル化の重要性を示す。