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2013 年度 実績報告書

推定関数推定量の最適ポートフォリオ等への応用

研究課題

研究課題/領域番号 22700296
研究機関和歌山大学

研究代表者

天野 友之  和歌山大学, 経済学部, 准教授 (40514451)

研究期間 (年度) 2010-04-01 – 2014-03-31
キーワード非線形時系列モデル / 多次元時系列モデル / 推定関数推定量 / 漸近正規性 / 漸近最適性
研究概要

私の過去の研究結果より代表的な非線形時系列モデル(RCA、GARCH,NonlinearAR)に対しては推定関数推定量は代表的な推定量である条件付最小2乗推定量より精度の高い推定量である事が分かった。またこれの漸近最適性の為の条件も極めて一般的で緩い事も分かった。初年度は推定関数推定量を最適ポートフォリオへ適用しその漸近正規性について示した。次年度は極めて一般的な非線形時系列モデルであるCHARNモデルに推定関数推定量を適用し、これが条件付最小2乗推定量より精度の高い推定量であることと、その漸近最適性の条件も極めて一般的で緩い事を示した。しかしこれらの研究結果はほとんどが1次元の金融時系列モデルに対しての推定関数推定量の適用であり、現実的な応用を考えると1次元時系列モデルより多次元時系列モデルへの推定関数推定量の適用を考えておく方が良い。例えば最適ポートフォリオ問題は複数の資産の最適な資産配分であるが、各資産の収益率過程は互いに相関がある。つまり1次元時系列モデルより多次元時系列モデルを考えた方が良い。このような見地から作年度は推定関数推定量を多次元GARCHモデルに適用し研究を行った。この多次元GARCHモデルは様々な金融データの解析に応用でき、多くの研究者らによって研究されてきた重要なモデルである。
本年度はこの多次元GARCHモデルへの推定関数推定量の適用について更に研究を行った。また推定関数推定量のもっと一般的なものへの応用について研究を行った。この一般的なものへの応用についてはHeyde等によって導かれた推定関数推定量の研究結果等に基づいて研究を行った。また国際学会や研究集会に参加し知見を得た。

現在までの達成度 (区分)
理由

25年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

25年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2013

すべて 学会発表 (1件) (うち招待講演 1件)

  • [学会発表] Statistical estimation for CAPM with long-memory dependence2013

    • 著者名/発表者名
      Amano, T., Kato, T., Taniguchi, M.
    • 学会等名
      CFE2013
    • 発表場所
      University of London, UK
    • 年月日
      20131214-20131216
    • 招待講演

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公開日: 2015-05-28  

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