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  1. 紀要
  2. 広島経済大学経済研究論集
  3. 42巻
  4. 3号

Heterogeneous Autoregressive モデル ─サーベイと日経225株価指数の実現ボラティリティへの応用─

https://doi.org/10.18996/keizai2020420301
https://doi.org/10.18996/keizai2020420301
d5f75838-acc2-4e9f-8da3-dcd194f44c56
名前 / ファイル ライセンス アクション
keizai2020420301.pdf keizai2020420301.pdf (1.8 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2023-02-24
タイトル
タイトル Heterogeneous Autoregressive モデル ─サーベイと日経225株価指数の実現ボラティリティへの応用─
タイトル
タイトル Heterogeneous Autoregressive Models : Survey with the Application to the Realized Volatility of Nikkei 225 Stock Index
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.18996/keizai2020420301
ID登録タイプ JaLC
著者 渡部, 敏明

× 渡部, 敏明

渡部, 敏明

ja-Kana ワタナベ, トシアキ

Search repository
Watanabe, Toshiaki

× Watanabe, Toshiaki

en Watanabe, Toshiaki

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年,資産価格のボラティリティの推定量として,日中の高頻度データから計算される実現ボラティリティ(Realized Volatility; RV) を用いることが多い。RVの変動を表すモデルに Heterogeneous Autoregressive (HAR) モデルがあり,このモデルは日次RVの変動を過去の日次,週次,月次といった周期の異なるRVの関数として表す。RVは長期記憶性を持つ可能性が指摘されており,HARモデルは長期記憶モデルではないが,少ないパラメータで長期記憶過程をうまく近似できるのでボラティリティの予測精度が高いこと,パラメータを最小2乗法で簡単に推定できること,週次や月次のボラティリティを予測したい時には被説明変数を週次や月次のRVに置き換えるだけで良いことから、よく用いられる。その後,このモデルは様々な拡張が行われているので,本稿ではまずHARモデルの発展についてサーベイする。次に,日経225株価指数のRVに応用し,これまでに行われている様々な拡張によって,ボラティリティの予測精度が改善するかどうか分析する。その結果,日次ボラティリティの予測では,ボラティリティ変動の非対称性を加える以外の拡張はボラティリティの予測精度を改善しないことが明らかになった。また月次ボラティリティの予測では,ボラティリティ変動の非対称性を考慮しても予測精度が改善しないことが明らかになった。
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 依頼論文
書誌情報 広島経済大学経済研究論集
en : HUE Journal of Economics and Business

巻 42, 号 3, p. 5-18, 発行日 2020-03-31
出版者
出版者 広島経済大学経済学会
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0387-1436
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00212083
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-25 11:14:42.610879
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