モンテカルロフィルタと遺伝的プログラミングを用いたGARCHタイプ時系列モデル推定とその応用
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概要
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ボラティリティに注目したモデルとして, ARCH, これを一般化したGARCHモデルが用いられているが, モデル化では, あらかじめその構造が仮定されており, 最適化性の検証に問題がある。本報告では, モンテカルロフィルタと遺伝的プログラミング(Genetic Programming: GP)を用いたGARCHタイプ時系列モデル推定と, その応用について述べる。この場合, 時系列のボラティリティ変動を含むモデルを多次元の状態変数を含むダイナミックスとして記述し, ダイナミックスを推定するためにGPを用い, その状態を推定する手法として, モンテカルロフィルタを用いる。推定手法の有効性を確認するため, 人工的に生成された時系列からのモデル推定問題, 現実の株価時系列から推定されるモデルを求める。
- 2005-06-16
著者
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