| 研究概要 |
Watanabe(1998),“A Nonilnear Filtering Approach to Stochastic Volatility Models with an Application to Daily Stock Returns"(Jounal of Applied Econometrics 掲載予定)では、非線形フィルターに基づく確率的ボラティリティ変動(Stochastic Volatility;以下,略して,SV)モデルの新たな推定方法を提案するとともに、モンテカルロ実験により、この推定法はパフォーマンスが良いことを示している。
また、Watanabe(1999),“Bayesian Analysis of Dynamic Bivariate Mixture Models:Can They Explain the Behavior of Returns and Trading Volume?" (雑誌投稿中)では、SVモデルを取引高を含める形で発展させた動学的2変量分布混合(Dynamic Bivariate Mixture;略して、DBM)モデルのマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたベイズ推定法を提案するとともに、この方法に基づいて、DBMモデルを日経225先物の日次データに当てはめ、日経225先物の価格変化率と取引高の動きはDBMモデルではうまく捉えられないことを示している。
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