統計学輪講（第24回）

日時      2012年01月17日(火)    15時00分～15時50分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    三崎 広海 (経済D3)
演題      非等間隔・非同期・ノイズ付き高頻度データに対するSIML推定

概要
金融市場の高頻度取引データを用いて累積分散 (integrated variance)・共分
散 (covariance) を推定する問題を考える．このようなデータは市場のミクロ
構造に起因すると考えられているノイズ (market microstructure noise) の
影響を受けるため，realized variance (RV), realized covariance (RCV) に
よる推定は精度が良くないことが知られている．Kunitomo and Sato (2008a,
b, 2010) は，ノイズが存在する状況下での推定量として SIML 推定量を提案し，
その性質を調べた．ただし，SIML は等間隔・同期データを仮定しているため，
そのままでは，観測時点がランダムで非等間隔・非同期であるデータに対して
は使えない．そこで本報告では，ランダム観測データをいくつかの方法で同期
化したうえで SIML を適用する方法を提案する．そして，観測時刻が ACD
(Engle and Russel, 1998) に従う場合のシミュレーション実験により，提案
手法の性質を RV, RCV, そして Hayashi-Yoshida 推定量と比較する．