時系列データの長期依存性を考慮したファジィ状態空間モデルとファジィGARCHモデルの予測精度評価
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概要
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本研究では時系列データの長期記憶(または,長期依存性:衝撃に対する持続性)を考慮し,長期記憶(長期依存性)の分析に実数差分で過剰差分を避ける方法を用い,期待収益率と期待ボラティリティを予測する.具体的には期待収益率にファジィ実数和分状態空間(Fuzzy Fractionally Integrated State Space)モデル,期待ボラティリティにファジィ実数和分GARCH(Fuzzy Fractionally Integrated Generalized AutoRegressiven Conditional Heteroscedasticity)モデルを提案する.また,プット・オプションを用いてリスク・コントロールを行い,値下がりに対し保険機能を持つポートフォリオ・インシュアランス(PI:Portfolio Insurance)を構築する.最後に,先行研究で提案された最適ポートフォリオ,本研究で提案する最適ポートフォリオの2種類の方法とそれぞれにポートフォリオ・インシュアランス(ヒストリカル・ボラティリティと本研究で提案する予測ボラティリティ)を組み合わせた六種類のポートフォリオにおける平均収益率とリスクヘッジ効果を比較検証する.
- 2007-08-15
著者
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