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１．最終年度の成果：(1)金利モデルにおける確率的ボラティリティの経済的価値を測るためには、多様なモデルを比較・検討することが望ましい。しかし、金利モデルに無裁定条件を課すと、多様なモデルの想定が困難になる。一般に金利間の関係を「明示的に」導くことができないため、モデル推定の計算負荷が飛躍的に高まるからである。この問題は、研究代表者の過去の成果によりある程度は軽減できるとは言え、モデル数が多ければ依然として深刻である。そこで、この問題を根本的に回避できないかを考えた。具体的には、そもそも無裁定条件は確率的ボラティリティの推定にとって制約的であるかを調べた。もし制約的でないならば、この条件を課さずに時系列データのみから得た推定結果は、それを課して得た推定結果と大差はないはずである。もしそうであるならば、無裁定条件を課さないことによって、モデル選択の自由度を高め、かつ計算負荷を抑えることが可能になる。研究の結果、この仮説は正しいことを確かめた。その成果を論文「Impact of No-Arbitrage on Interest Rate Dynamics」にまとめ、投稿準備中である。(2)様々なボラティリティ変動モデルを基に将来のボラティリティを予測し、平均・分散アプローチによる債券ポートフォリオを組成した。これらのポートフォリオの収益率が、ボラティリティが一定であるとして組成したポートフォリオのそれを上回れば、ボラティリティの変動をモデル化することの経済的価値を見出せる。この分析は現在も進行中であるが、近いうちに結論を得る予定である。
２．２年間を通じた成果：平成23年度には、金利モデルに確率的ボラティリティを効果的に導入するための含意を得た。この成果は、平成24年度において多様なボラティリティ変動モデルを想定する際に大いに活かされた。２年間で単著論文（英文）を２本完成させた。
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