| 研究課題/領域番号 |
16K03603
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 創価大学 |
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研究代表者 |
浅井 学 創価大学, 経済学部, 教授 (90319484)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 実現ボラティリティ / 長期記憶 / 計量ファイナンス |
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| 研究成果の概要 |
近年、金融市場の分析では、毎分観測されるデータや、取引ごとに記録であるティック・データなど高頻度データの活用が注目されている。このデータを用いて、日々変動するボラティリティの推定値として「実現ボラティリティ」を求めることができる。この実現ボラティリティは、金融資産のリスク予測に役立てられている。この研究では、時系列分析の分野における近年の研究成果を使って、ボラティリティ変動モデルを様々に拡張した。その結果、新たなモデルでは、予測力の向上が見られた。研究成果は8編の論文にまとめられた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
例えば、日経新聞社は日経225株価指数のボラティリティとして、日経RVを公表している。実現ボラティリティについて、その変動特性を明らかにすることは単に研究者の間だけでなく、金融実務家にとっても重要なことである。また、この研究成果の一つとして、モデルの推定と予測を比較的簡単に行えるように、カルマン・フィルターによる推定方法について検討し、その有用性を示した。
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