統計学輪講（第２０回）

日時      2009年10月06日(火)    15時～16時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    国友 直人 (経済)
演題      実現ボラティリティのSIML推定 (Estimation of Realized Volatility and
Covariance by the Separating Information Maximum Likelihood (SIML)
Method)

概要

金融(ファイナンス)経済分野では伝統的に利用されている数理モデルとして、連続時間で連続経路をとるDiffusion確率過程などがある。
近年になって短い時間間隔で観測されるHigh-Frequency Dataの利用が可能となるにつれて、株価や外国為替レートなどの金融時系列が
Diffusion確率過程の実現値と見なすことには基本的なギャップがある、ことが明らかになっている。
本報告では実現共分散(・実現ボラティリティ)などの推定について、最近になり佐藤整尚氏(統計数理研究所)などと開発している
分離情報最尤(SIML, Separating Information Maximum Likelihood)推定法とその応用を紹介する。
なお、この研究で利用しているのは一昨年に大阪証券取引所(OSE)客員教授(大阪大学)を務めていたときに
時に提供された同取引所の(日経225Fなど)秒単位データである。
(For the estimation problem of the realized volatility,
covariance and hedging coefficient by using high frequency data
with possibly micro-market noises,
we use the Separating Information Maximum Likelihood (SIML) method,
which was recently developed by Kunitomo and Sato (2008).
By analyzing the Nikkei 225 futures and spot index markets, we have found that
the estimates of realized volatility, covariance and hedging coefficient
have significant bias by the traditional method, which should be corrected.
Our method can handle the estimation bias
and the tick-size effects of Nikkei 225 futures by removing the possible
micro-market noise in multivariate high frequency data.)