2023 Fiscal Year Research-status Report
モデル特定化をしない実現ボラティリティの予測精度の比較
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22K01430
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
牧 大樹 同志社大学, 商学部, 教授 (60423737)
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2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 実現共分散 / 非対称性 / ボラティリティスピルオーバー / ダウンサイドリスク / アップサイドリスク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度では、実現ボラティリティのモデル特定化の想定を緩め、非対称性を考慮するスピルオーバー効果とリスクの計測を検証した。
まず、スピルオーバー効果の計測では、非対称な実現共分散モデルを使用した新たな手法を提案している。この手法では、従来の研究で考慮に入れられなかった日中の正負のリターンに依存する非対称な実現共分散を用いる。そのため、従来の手法よりもモデル特定化の想定を緩め、ボラティリティの予測誤差から得られるスピルオーバー効果を精緻に計測することができる。提案してた手法をETFの高頻度データから得られる実現共分散に適用したところ、明らかな非対称なスピルオーバー効果が観察された。
非対称性を考慮するリスクの計測に関する研究では、ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの予測精度を向上するためには、どの非対称変数が有効であるかを検証している。この研究では、高頻度データから得られる実現半分散を使用して、ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの計測をしている。そのため、従来の実現ボラティリティよりもリスク計測を詳細にすることが可能となる。提案するモデルでは、非対称変数としてリターン、ジャンプ、出来高を用いている。提案したモデルを主要なETFデータに適用したところ、非対称な変数を用いることで、ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの予測精度の向上が示された。
これらの結果から、非対称な情報がダウンサイドリスクとアップサイドリスクの予測やスピルオーバー効果の計測に重要であることを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当該年度において、従来の研究で用いられていた手法の問題点を指摘し、新たな分析手法を提案することができた。また、実際のデータを使用した実証分析を行い、提案した手法の有効性を示すことができた。改善、追加すべき点や検討すべき課題はあるものの、現在までの進捗状況はおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究については、理論的側面をより精緻にするとともに、先行研究との関連性をさらに検討する必要がある。また、理論と実証面の分析だけでなく、実現ボラティリティを用いたリスク分析を用いる機関や当局等にとって、本研究で得られる結果がどのような情報を提供することで、本研究課題の重要性を強調できる。これらを中心に今後の研究を推進する。
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| Causes of Carryover |
令和5年度は令和4年度に引き続き、在外研究で英国に滞在していた。国際学会での発表や情報収集を行ったが、そのため、当初計画していた研究室で使用するソフトウェア等を準備できなかったため、使用額に差が生じた。
令和6年度は研究室で使用する補完的な物品の準備を進め、国内外での学会参加を積極的に行う。それらによって使用額の差を補い、研究を進める予定である。
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