ボラティリティ予測モデルの提案 : ASCAViaRモデルの拡張
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概要
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株価の時系列分析において,ボラティリティ予測の需要は高い.ボラティリティとは株価の変動の大きさを表す指標である.株価のボラティリティ予測のためのモデルの1つとしてGARCHモデルがある.GARCHモデルはボラティリティ・クラスタリングという株価のボラティリティがみせる特有の変動も反映させている有用なモデルであるが,GARCHモデルは確率変数の分布を仮定するパラメトリックな手法であり,仮定した分布と実際の分布に乖離が生じると予測が外れてしまう危険性がある.そこでASCAViaRモデルを用いたボラティリティ予測が提案された.ASCAViaRモデルを用いたボラティリティ予測はセミパラメトリックな手法で,分布を仮定する必要がないという利点があり,予測精度はGARCHモデルに匹敵することが示されている.本研究はASCAViaRモデルにおける期待値の仮定を変更したモデルを提案し,予測精度を検証する.
- 2009-05-31
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