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「HJMモデル」とは、開発者の名前の頭文字を取った「Heath-Jarrow-Mortonモデル」のことである。裁定条件を課した瞬間的フォワードレートのモデルとして、最も包括的で有名なこのモデルは、その扱いの困難さにも拘わらず実務では頻繁に使用されてきた。本プロジェクトでは、神薗・刈屋(1995)の定式化を若干拡張し、HJMモデルの統計的に正しい推定法を提案した。HJMモデルの推定方法の一般化と言っても、モデルに固有な性質のうちどれに着目するかで違ってくる。焦点を当てたのは、資産の間の相関である。この相関構造を、制約的なものから一般的なものにした。しかし、全てのことはトレードオフの関係にある;つまりある性質を一般化すると、今度は推定上の難易度が増してしまう。このような各種の困難を克服して、最尤法に持ち込むと各種の可能な定式化の間違いの検定も容易に行える。一方、このようにして作った推定可能なHJMモデルは、予測力と言う点からは他の予測モデルと較べてどの程度優れているのだろうか?他の代表的な時系列的予測モデルとしてとりあげたのは、和分自己回帰移動平均過程ARIMA、多変量自己回帰過程VAR、条件付異分散自己回帰過程GARCHである。東京金融先物市場に上場されているユーロ円金利3ヶ月ものを対象に予測力の比較検討を行ったところ、予想に反してHJMモデルは他の方法よりも、予測力については劣ることがわかった。今後は、このような結果になった原因を考察することにより、より予測力に優れた金利モデルの開発を行う。
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