| 研究成果の概要 |
本研究の成果は大きく分けて次の 2 つである: (1) 事例ベース意思決定理論に基礎を置いた経験類似度という概念を適用し, 過去のモデル予測値と対応するボラティリティの実現値との距離を定量化した. そして, この経験類似度モデルから得られたボラティリティの予測値とその他時系列モデルの予測値とを実証的に比較した. (2) COVID-19 感染拡大前後の日本の金融市場における業種別データを用い, 構造変化とボラティリティ波及効果について分析した. 結果としては, 日本の多くの産業において 2020 年 1 月以降に構造変化が発生していることが示された.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
(1) 本研究では, 事例ベース意思決定理論に基礎を置いた経験類似度の枠組みに着目し, 経験類似度に基づく時系列モデルを用いボラティリティ予測の実証分析を行なった. ここでの実証研究の中心的貢献は,経験類似度モデルとその他の時系列モデルとの予測力比較にある. 分析結果としては, 外挿予測において経験類似度モデルが最良モデルとして評価された.
(2) COVID‐19 感染拡大前後の日本の金融市場における業種別データを用い, 構造変化とボラティリティ波及効果について分析した. 結果としては, 日本の多くの産業において 2020 年 1 月以降に構造変化が発生していることが示された.
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