2013 Fiscal Year Research-status Report
ノイズ、日中季節性を含む高頻度データによる金融確率過程モデルの特定と推定
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25380266
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
石田 功 甲南大学, 経済学部, 教授 (20361579)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | ボラティリティ / 日中季節性 / 高頻度データ / 資産価格 |
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| Research Abstract |
当初の研究計画に従い、資産価格ボラティリティ過程のパラメータのGMM推定（実現ボラティリティの標本モーメントと日次累積ボラティリティの母集団モーメントとを出来る限りマッチさせる方法）において、日中季節性の存在を無視した場合には大きなバイアスが生じること、各種の日中季節性除去フィルターの利用によりバイアスを大幅に縮小させることが可能であることを、モンテカルロ実験により明らかにし、一橋大学経済研究所共同利用・共同研究プロジェクト研究会(IERPK1206) Workshop on High-frequency Data and Financial Econometricsに於いて報告した。季節性パターンが時間的に（日をまたいで）確率変動するタイプのフィルターの分析としては、[1]の自己回帰条件付季節性ボラティリティ・モデル（ARCSV）を日経平均株価及びS&P 500米国株式指数の高頻度データに適用し、その日中季節性不変モデルと比較しての当てはまりの改善を確認。また、関連して、非線形時系列モデルの特定化のニューラルネットワーク検定の[2]の方法を一般化する手法を開発し論文としてまとめた（[3]）。
参考文献
[1] Cho, J., and Daigler, R. “An Unbiased Autoregressive Conditional Intraday Seasonal Variance Filter Process.” Quantitative Finance, 12, 231-247 (2012).
[2] Cho, J., Ishida, I., and White, H. “Revisiting Tests for Neglected Nonlinearity Using Artificial Neural Networks.” Neural Computation, 23, 1133-1186 (2011).
[3] Cho, J., Ishida, I., and White, H. “Testing for Neglected Nonlinearity Using Twofold Unidentified Models under the Null and Hexic Expansions” in Haldrup, N., Meitz, M., and Saikkonen, P., eds., Essays in Nonlinear Time Series Econometrics. Oxford University Press. (2014年5月刊行予定).
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
近年、関数データ解析（個々のデータが関数である場合の統計分析）の分野で、関数データの時系列解析の手法が近年急速に発展しており、資産価格の日中季節性パターンの時系列変動のモデル化及び実証分析にも適用できる可能性が高いことが判明したので、この確率論・統計学分野の先行研究（日中ボラティリティに適用した論文は見あたらず）に関する情報収集、手法の習得、適用可能性の検討を優先させたが、そのために時間を要した。
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| Strategy for Future Research Activity |
前述のARCSVと関数データ解析分野で開発された自己回帰ヒルベルト過程モデル等の、資産価格ボラティリティに含まれる時間変動タイプの日中季節性除去フィルターとしてパフォーマンスを比較する。また、季節性除去後の資産価格高頻度データの確率過程のモデルとして適したものを特定化する。次のステップとして、各国株式市場データや為替データを購入し、分析対象資産を広げる。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
為替レート等の高頻度データの購入を予定していたが、（１）統計分析手法開発のためのモンテカルロ・シミュレーションにより発生させた人工データの分析に注力したため、実データ分析は既保有の株価指数データの分析にとどまったこと、（２）購入予定のデータが一部、当該研究課題の研究代表者が他のプロジェクトへの参加を通じて利用可能であることが判明したため、購入データ項目の再検討およびデータベンダーの再調査等に時間を要したことにより、初年度はデータ購入を見送った。
また、統計分析用のＰＣも、初年度は研究代表者の研究室に設置済みのものの利用で十分であっため購入を見送った。
為替レート、各国株価指数及び株価指数先物の高頻度データを購入する。また、2年次以降のより大規模なモンテカルロ実験のために高性能のＰＣ1台を購入する。
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