2014 Fiscal Year Annual Research Report
経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価
| Project/Area Number |
26245028
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
大森 裕浩 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (60251188)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 慎 大阪大学, 金融・保健教育研究センター, 特任助教 (20723852)
菅原 慎矢 東京大学, 経済学研究科(研究院), 助教 (30711379)
石原 庸博 一橋大学, 経済学研究科(研究院), 講師 (60609072)
渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授 (90254135)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 確率的ボラティリティ変動モデル / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 実現ボラティリティ / 長期記憶性 / マルコフスイッチング |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
大森は, 確率的ボラティリティ変動(SV)モデルの観測方程式に、高頻度データを用いた観測方程式を追加し、ボラティリティの長期記憶性も考慮したモデルについて、そのマルコフ連鎖モンテカルロ法による推定方法を提案し実証分析を行った。また多変量SVモデルにおいて、相関係数が時間を通じて変動するモデルを、行列指数関数や均一相関係数モデルなどを用いて提案し推定方法の開発や実証分析を行った。特に石原・大森は、行列指数関数を用いて定式化し、レバレッジ効果を導入した。石原は、性質の異なる複数の種類の実現ボラティリティをSVモデルに導入する方法を提案し、日本のデータで暦効果の影響を調べた．石原・渡部は、循環型・推移型両方のタイプの構造変化モデルについての近年の研究のサーベイを行い、また、マルコフスイッチングSVモデルを景気動向指数に応用して景気循環の推定を行った。
渡部は、日経225の分散リスク・プレミアムが日本の信用スプレッドと景気一致指数の予測に有用であること、日経225の実現ボラティリティがオプション価格の導出に有用であることを明らかにした。真の資産価格が連続時間モデルに従う場合に、離散時間で観測されるマイクロストラクチャーノイズを含む価格から計算される実現ボラティリティの理論モデルの推定法を提案し、円ドルレートの実現ボラティリティに応用した。
高橋は、金融資産収益率のボラティリティが好況期には平均的に低く、不況期には平均的に高くなることから、ボラティリティ平均の変動を平滑推移関数を用いて定式化し、マルコフ連鎖モンテカルロ法によるベイズ推定法を提案し、日米の株価指数データに適用した。菅原は、識別性に関する弱い仮定のもとでも機能するベイズ統計手法などの開発を行うということを目的として研究を行った。特に労働者の勤続年数の分析における不完全観測データの処理への応用研究を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究代表者及び分担者の研究は、Econometric Reviews, Computational Statistics and Data Analsyis, 日本統計学会誌, 経済研究, Journal of Financial Econometrics, Empirical Economics, Japanese Economic Reviewなどの査読付き学術雑誌への掲載および掲載予定が進んでいる。また、2014年度統計関連学会連合大会(東京大学), 国際ベイズ分析学会世界大会（ISBA2014, メキシコ）, 計算・計量ファイナンス学会（CFE2014, イタリア), The China Meeting of Econometric Societyなど 国内および海外における様々な機会において研究発表も積極的に行っている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
1変量SVモデルに実現ボラティリティを考慮する実現SVモデルでは、誤差項の分布に正規分布を仮定しているが、さらに裾の厚い分布や歪んだ分布を考慮することでボラティリティの予測を改善していく。
また、多変量SVモデルの拡張をさらに進めて、高頻度データによって得られる実現共分散モデルとの同時モデル化を行う。行列指数関数やブロック均一相関係数モデルの他に、コレスキー分解にもとづく多変量モデルについても検討を行う。モデルの比較の際には、いくつかの戦略のもとでのポートフォリオのパフォーマンスも評価する。
また情報の非対称性やモラルハザードを考慮した歯科保険の購買行動の計量経済分析や労働者の勤続年数に関する区間打ち切りデータの計量経済分析についても引き続き進めていく。
|
