| 研究課題/領域番号 |
19H00588
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
|
|---|
| 研究分担者 |
山内 雄太 名古屋大学, 経済学研究科, 講師 (00914160)
黒瀬 雄大 筑波大学, システム情報系, 助教 (20713910)
高橋 慎 法政大学, 経営学部, 教授 (20723852)
入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 准教授 (20789169)
國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 准教授 (40779716)
石原 庸博 高崎経済大学, 経済学部, 准教授 (60609072)
渡部 敏明 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 教授 (90254135)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
44,980千円 (直接経費: 34,600千円、間接経費: 10,380千円)
2023年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2022年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2020年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2019年度: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
|
|---|
| キーワード | ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 実現ボラティリティ / リスク管理 / 高次元データ / 潜在変数 / ランダム回答法 / 確率的ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 / 高頻度データ / 統計的リスク / ボラティリティ / ベイジアン・アプローチ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
金融データやマクロ経済データにおいては近年、高次元データモデリングの新たな展開が進んでおり、潜在変数やモデル・パラメータが急激に増えるため、最尤法などの従来の方法は実行が困難となっている。この問題を克服するために、ベイジアン・アプローチを採用してマルコフ連鎖モンテカルロ法などのシミュレーションを用いた高次元ボラティリティモデルの推定方法を開発し、多くの金融資産の組み合わせからなるポートフォリオの最適化やリスク管理、社会調査や医療データにも応用を行う。
|
| 研究実績の概要 |
高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とその変動（ボラティリティ）を同時に定式化するRealized Stochastic Volatility (RSV)モデルについて、これまでの研究成果をまとめた本を出版した。また、裾が厚く左右非対称な3つの分布を収益率分布に適用することによりRSVモデルを拡張し、株式指数データを用いた実証分析において他のモデルよりも金融リスクの予測精度が優れていることを示した。山内・大森は、多変量確率的ボラティリティ変動モデルに動学的因子構造と実現共分散行列を導入したモデルを開発した。特に実現相関行列の対数変換を考えることにより、提案モデルを用いたポートフォリオが、リスクを固定した時の期待リターンを改善することを示した。石原は株式市場で公開されている規模別・スタイル別株式指数とその実現共分散を利用して、高次元の株式収益率の共分散を低次元の多変量RSVモデルの並列計算で、MCMCによる推定の計算時間を削減する研究を行った。またパネルベクトル自己回帰モデルを用いて、医療・介護支出の個票レセプトデータを用いての医療・介護支出のパターンを把握する研究を行った。
黒瀬は、確率的ボラティリティ変動モデルに、日中取引価格レンジの情報を同時に組み込む拡張と、その効率的なベイズ統計的推測手法の研究を行った。複雑な分布形を含む統計モデルの効率的なベイズ推定法を提案し、高次元モデルへの拡張につながる研究をした。国濱は多変量データの共分散が共変量に依存するベイズ因子モデリングを拡張し、社会科学・公衆衛生分野の実証分析おいて重要な役割を果たす年齢、性別情報を共変量と想定した上で、共変量の追加的なベイズ統計モデルを考案した。入江は、ガンマ分布の尺度パラメータの従う分布や、行列一般化逆ガウス分布に関する推測や乱数生生成法など、関連する計算統計学上の問題に取り組んだ。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
