| 研究課題/領域番号 |
22K01430
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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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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
牧 大樹 同志社大学, 商学部, 教授 (60423737)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 実現共分散 / 非対称性 / ボラティリティスピルオーバー / ダウンサイドリスク / アップサイドリスク / 実現ボラティリティ / 非線形性 / 予測精度 / 取引量 / 非対称効果 / モデル特定化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、モデル特定化をしない実現ボラティリティの予測方法を提案し、その予測精度を比較・検証することである。近年の実現ボラティリティや実現ボラティリティスピルオーバー効果の研究では、様々な非線形性の考慮が重要視されてきている。しかし、従来の研究においては、モデルが特定の想定に基づく非線形関数に依存し、モデル特定化の誤りによる予測精度の低下の可能性が潜在的に存在する。本研究で提案される新たな手法を使用することで、モデルに依存せずに実現ボラティリティの予測精度や実現ボラティリティスピルオーバー効果の計測精度を高められ、資産のリスク管理に有益となることが期待される。
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| 研究実績の概要 |
当該年度では、実現ボラティリティのモデル特定化の想定を緩め、非対称性を考慮するスピルオーバー効果とリスクの計測を検証した。
まず、スピルオーバー効果の計測では、非対称な実現共分散モデルを使用した新たな手法を提案している。この手法では、従来の研究で考慮に入れられなかった日中の正負のリターンに依存する非対称な実現共分散を用いる。そのため、従来の手法よりもモデル特定化の想定を緩め、ボラティリティの予測誤差から得られるスピルオーバー効果を精緻に計測することができる。提案してた手法をETFの高頻度データから得られる実現共分散に適用したところ、明らかな非対称なスピルオーバー効果が観察された。
非対称性を考慮するリスクの計測に関する研究では、ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの予測精度を向上するためには、どの非対称変数が有効であるかを検証している。この研究では、高頻度データから得られる実現半分散を使用して、ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの計測をしている。そのため、従来の実現ボラティリティよりもリスク計測を詳細にすることが可能となる。提案するモデルでは、非対称変数としてリターン、ジャンプ、出来高を用いている。提案したモデルを主要なETFデータに適用したところ、非対称な変数を用いることで、ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの予測精度の向上が示された。
これらの結果から、非対称な情報がダウンサイドリスクとアップサイドリスクの予測やスピルオーバー効果の計測に重要であることを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当該年度において、従来の研究で用いられていた手法の問題点を指摘し、新たな分析手法を提案することができた。また、実際のデータを使用した実証分析を行い、提案した手法の有効性を示すことができた。改善、追加すべき点や検討すべき課題はあるものの、現在までの進捗状況はおおむね順調に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究については、理論的側面をより精緻にするとともに、先行研究との関連性をさらに検討する必要がある。また、理論と実証面の分析だけでなく、実現ボラティリティを用いたリスク分析を用いる機関や当局等にとって、本研究で得られる結果がどのような情報を提供することで、本研究課題の重要性を強調できる。これらを中心に今後の研究を推進する。
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