ランダム行列によるノイズ除去の統計的仮説検定とその共ボラティリティへの適用
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概要
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日内高頻度収益率の交差積和として計算される実現共ボラティリティを用いてボラティリティを推定する際に,ミクロ構造ノイズと呼ばれるバイアスが生じることが知られている.ミクロ構造ノイズを除去する手法として,交差積和行列を固有値分解し,ランダム行列の最大固有値よりも小さな固有値に対応する成分をノイズとみなす手法が既存である.ランダム行列の最大固有値は漸近的にTracy-Widom分布に従うが,既存手法では,ランダム行列の最大固有値の漸近性を考慮せず,その収束値のみを用いる.そのため,本質的なボラティリティを誤ってノイズとみなす危険性が定量的に評価されない.そこで,本稿では,ランダム行列最大固有値のTracy-Widom分布への漸近性に基づいた,共ボラティリティのノイズに関する統計的仮説検定を提案する.
- 2009-02-26
著者
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