高次元・高頻度データによる金融資産のリスク分析

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K01594
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07030:経済統計関連
• 研究機関: 創価大学
• 研究代表者: 浅井 学 創価大学, 経済学部, 教授 (90319484)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 高次元データ / 高頻度データ / 金融資産リスク

研究成果の概要

金融資産のリスク分析においては、リスクは収益率の分散また標準偏差によって測られる。
近年、高次元データまた高頻度データ入手できるようになって、日々変動するリスクをより正確に推定できるようになってきた。この研究では、①ネットワーク型ボラティリティ変動モデル、②高次元の実現共分散モデルのための主成分分析の拡張、③標準化変換されたBEKKモデルの擬似最尤推定量の漸近正規性という課題に取り組んだ。論文11編が、国際的な査読付き学術誌に掲載された。

自由記述の分野

計量ファイナンス

研究成果の学術的意義や社会的意義

金融資産のリスク分析において、高次元・高頻度データが使えるようになってきたとはいえ、その研究は緒に就いたばかりである。実用的なモデルを考案し、リスクの予測力の向上に役立てていくことは、実務上非常に重要である。