Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

確率的ボラティリティ / 高次元データ / 実現ボラティリティ / マルコフ連鎖モンテカルロ法統 / 統計的リスク分析 / ベイズ統計学 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率的ボラティリティ変動モデル / リスク管理 / 高頻度データ / 潜在変数 / ランダム回答法 / 統計的リスク / ボラティリティ / ベイジアン・アプローチ

大森は、多次元時系列に因子構造を考え、因子に動学的構造を持たせることで分散及び相関係数の変化をモデル化した。また多変量2値データに対して多変量プロビットモデルの拡張を回答者のプライバシーを保護するランダム回答モデルの枠組みで行った。高橋・大森・渡部は、金融資産の収益率とそのボラティリティを同時に定式化するRealized Stochastic Volatility、RSV)モデルと、異なるクラスのボラティリティモデルのボラティリティ予測の精度を比較し、RSVモデルの予測精度が他のモデルよりも優れていることを示した。さらに渡部は、日中の周期性や経済指標の公表の影響を考慮した日中SVモデルに日次RVを加えたモデルとそのベイズ推定法を提案し、実証分析において有用性を示した。

石原は、リスク管理に重要なサイズファクター・バリューファクターの代理変数を簡便に観測できる高頻度データを用いて定義し、その実現共分散を計算した。マーケット・サイズ・バリューファクターの分散・相関の変動を多変量の確率的ボラティリティ変動モデルを用いて分析し、そのボラティリティの非対称性について調査した。黒瀬は、金融資産日次収益率の分散項の時間変動のモデリング、特に確率的ボラティリティモデル等の収益率の分散項の時間変動モデルに日中価格レンジの情報を組み込む研究を行った。

入江は、ガンマ分布およびウィシャート分布の性質を応用した実データの逐次解析の研究を行った。またガンマ分布の縮小事前分布への応用について理論的な考察を行った。國濱は、多次元カウントデータに対してパラメータ推定の計算時間を短縮する統計手法の開発を行った。各周辺分布において，要素が有限個の混合正規分布による近似を用いることで，事後分布からのサンプリングの時間短縮を可能とした。またクロスバリデーションよりも計算負荷を小さくする推定アルゴリズムを考案した。

仮説検定 / 情報仮説 / 効果量 / ベイズ統計学 / 統計改革 / 心理統計学 / ベイズ推定 / 縦断データ / 階層データ / 潜在変数

従来の心理学データ分析は，統計的仮説検定という枠組みに大きく依っていた。このことによって，たとえば本来効果がない治療法も効果があると判定されてしまうような問題が生じてしまっていることが近年明らかになってきた。そこで本研究課題では，これに代わる方法として，「情報仮説の評価」および「効果量」という2つの枠組みを用いて，心理学データのための新しい統計学的方法を開発し，その数理的な性質を評価し，そして実際のデータに適用して知見を得るための研究を行った。

マルコフ連鎖モンテカルロ法 / ベイズ統計学 / 確率的ボラティリティ変動モデル / 潜在変数 / サンプルセレクションモデル / 内生的スイッチングモデル / Realized Volatility / 高頻度データ / 確率的ボラティリティ / サンプル・セレクションモデル / 確率的フロンティアモデル / マルコフ切替モデル / ボラティリティ変動モデル / カウントデータ

本研究ではまず大森が危険資産収益率のための非対称性のある確率的ボラティリティ変動(ASV)モデルについて,効率的な2つのマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法による推定方法を開発し,ジャンプ・すその厚い誤差分布のモデルに拡張した.また多変量収益率の因子モデルにおいて因子及び誤差項がASVモデルに従う場合の推定方法を提案した.この他,サンプル・セレクションモデルにおける効率的なベイズ推定の方法についても提案を行った.石田は日経平均の日中高頻度データから算出した実現ボラティリティ時系列の実証分析を行い,ボラティリティのミーンリバージョン、長期記憶性等の特性を確認すると同時に、「ボラティリティのボラティリティ」が予測可能な形で変動していることを検出した.和合は,我が国における犯罪発生率のパネルデータに対して空間的相関を考慮したモデルをベイズ・アプローチにより分析し,モデル比較を行った.渡部はボラティリティのノンパラメトリックな推定量として注目を集めているRealized Volatilityが日本の株式市場でも将来のボラティリティの予測に有用であることを明らかにし,原資産価格のボラティリティの変動を許容するモデル・フリー・インプライド・ボラティリティを,日経225株価指数オプション価格から日経225株価指数について計算し分析した.古澄はプロビットモデルとポアソン回帰モデルを組み合わせた内生的スイッチングモデルを取り上げ,従来とは異なる定式化を行うことによって推定効率が改善されることを示した.また,非効率性を表す潜在変数がガンマ分布である確率的フロンティアモデルに対して,補助変数法を利用したMCMC法による推定方法の開発を行った.大鋸は景気循環について,CIの階差系列にマルコフ切替モデルに当てはめ、景気の拡大期と後退期がマルコフ遷移確率に従って推移すると仮定し、ベイズ分析を行った.また観測誤差を考慮することにより、状態空間モデルを用いて景気基準日付の推定方法を提案した.

【研究分担者】
黒瀬雄大	筑波大学	システム情報系	助教	(Kakenデータベース)
高橋慎	法政大学	経営学部	准教授	(Kakenデータベース)
入江薫	東京大学	大学院経済学研究科(経済学部)	講師	(Kakenデータベース)
國濱剛	関西学院大学	経済学部	准教授	(Kakenデータベース)
石原庸博	高崎経済大学	経済学部	准教授	(Kakenデータベース)
渡部敏明	一橋大学	経済研究所	教授	(Kakenデータベース)
山内雄太	名古屋大学	経済学研究科	講師	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
石田功	東京大学	大学院・経済学研究科	講師	(Kakenデータベース)
和合肇	京都産業大学	経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
渡部敏明	一橋大学	経済研究所	教授	(Kakenデータベース)
古澄英男	神戸大学	経営学研究科	教授	(Kakenデータベース)
大鋸崇	千葉大学	法経学部	准教授	(Kakenデータベース)