2011 Fiscal Year Annual Research Report
ファイナンス時系列における「発展モデル」の開発と統計的推測
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23330075
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Research Institution | Hiroshima University of Economics |
Principal Investigator |
前川 功一 広島経済大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (20033748)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
得津 康義 広島経済大学, 経済学部, 准教授 (30412282)
片山 直也 関西大学, 経済学部, 准教授 (80452720)
河合 研一 別府大学, 国際経営学部, 准教授 (50425831)
森本 孝之 関西学院大学, 理工学部, 講師 (80402543)
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Keywords | 長期記憶系列 / 多変量GARCH Model / Error Correction Model / 高頻度データ / Jump過程 / ファイナンス時系列 / 一般化最小2乗法 / 最尤推定法 |
Research Abstract |
交付申請書の中に、23年度には次の3項目を研究目標として掲げた。 (1)長期記憶過程に関する研究:この研究に関しては、研究代表者前川と分担者河合が研究を実施し"Long Memory in Aggregate Squared GARCH(1,1)Process"としてまとめ、現在最終的な詰めの作業を行っている。この研究によってGARCHモデルにおける長期記憶性の発生メカニズムの一つを解明したことに大きな意義があったと思う。 (2)GRACHモデルの拡張:この研究に関しては、Koichi Maekawa and Kusdhianto SetiawanはGARCHモデルの一種の拡張を行った(雑誌論文の項1)。このモデルの最尤推定に伴う計算上の問題点を避けるために一般化最小2乗推定量に基づく推定法を提案し、最尤法とあまり遜色のない結果を得た。多変量ファイナンス時系列モデルにおけるパラメタ数の増加に伴う推定上の困難に対する一つの解決策を提示したという点で意義があったと思う。 (3)高頻度データによる株価・為替変動の統計的モデルの開発:この研究に関しては、高頻度データを用いてLee and Myklandの提案したジャンプの検定を実際の為替、株価の高頻度データに応用し"Two Tests for Jumps in High Frequency Financial TimeSeries :Simulation and Empirical Application"(by Maekawa,K and Xinhong Lu)としてまとめ近々出版予定である。ファナンス時系列に頻繁に現れるジャンプをモデルに取り入れる際に発生する統計的推測の問題を解決することは大きな意義がある。 以上の他に、各分担者はそれぞれの担当分野に関して成果を上げており、それらの成果は「金融時系列分析の理論と応用」(前川・得津編著:.広島経済大学研究双書第39冊、2012年3月刊行)に掲載されている。
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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
研究代表者、分担者らが定期的に研究会を開催し、その過程で得られた成果が下記の13項に示されているように論文として出版されるか、またはDiscussionpaperとしてまとめることが出来た。またいくつかは学会、セミナー、シンポジウムで報告した。
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Strategy for Future Research Activity |
1.23年度の成果をさらに発展させ、内外の学会で報告し、査読付きの雑誌に掲載されるレベルに引き上げる。 2.23年度に行ったシミュレーション分析から予想される様々な推定量の統計的性質を漸近理論に基づいて理論化する。 3.23年度の経験から得られた知見に基づき新たなファイナンスモデルを開発する。 4.高度な計算技術を要するコンピュータシミュレーションを継続するために、計算補助のための昨年以上に投入する。
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Research Products
(8 results)