| 研究課題/領域番号 |
26245028
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大森 裕浩 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (60251188)
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| 研究分担者 |
黒瀬 雄大 筑波大学, システム情報系, 助教 (20713910)
高橋 慎 法政大学, 経営学部, 准教授 (20723852)
入江 薫 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 講師 (20789169)
國濱 剛 関西学院大学, 経済学部, 講師 (40779716)
渡部 敏明 一橋大学, 経済研究所, 教授 (90254135)
石原 庸博 大阪経済大学, 経営学部, 講師 (60609072)
菅原 慎矢 東京大学, 経済学研究科(研究院), 助教 (30711379)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ベイジアン・アプローチ / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ / 実現ボラティリティ / ポートフォリオ最適化 |
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| 研究成果の概要 |
株式の収益率などの多変量金融時系列は、その分散や相関係数が時間を通じて変動することが知られている。その変動を予測することは、ポートフォリオの最適化など投資の統計的リスク管理にとって重要である。本研究ではその計量経済モデルをいくつか構築し、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたモデル・パラメータの推定方法を開発した。特に日中取引などの高頻度データを考慮することで、推定や予測の精度を改善した。
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| 自由記述の分野 |
ベイズ統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
年金などの資産の運用は、通常株式や債券などを組み合わせて行っており、それぞれの資産のウェイトは、それらのリターンやリスクを考慮して決められる。これらのリターンやリスクは、日々変動していることが知られており、そのモデル化がポートフォリオの最適化や統計的リスク管理にとって重要である。このため、本研究では、このリスクの変動を多変量確率的ボラティリティ変動モデルとしてモデル化し、推定・予測方法を開発した。このモデルではパラメータ数が非常に多く従来の方法では推定が困難になるが、ベイジアン・アプローチを用いたマルコフ連鎖モンテカルロ法によって、その問題を克服している。
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