| 概要 |
金融資産の市場リスクを推定する手法として、バリュー・アット・リスク(VaR)や期待ショートフォール(ES)は広く一般的に用いられている指標である。これらの指標の推定・予測については、これまでにさまざまな手法が提案されてきた。
近年では、高頻度データの整備に伴い、粒度の高い実データから得られるボラティリティなどの情報をモデルに組み込んでVaRやESを推定・予測することが研究されてきたが、その推定精度や推定手法については課題が残っている。
本発表では、[1]によって提案されている、実現ボラティリティを説明変数に用いた
Realized
GARCHモデルに基づいたCAViaR型の分位点回帰によるVaR推定モデルを紹介し、[2]によって提案されている実現分位点を用いて説明変数の拡張が行われたモデルについても紹介する。
また、現在までに行っている分析として、基礎的なCAViaR型のモデルによるVaRおよびESの予測を行った結果についても報告する。
本発表は大森裕浩先生との共同研究に基づく。
[1]Kim, D., Oh, M., and Wang, Y. (2022). Conditional quantile
analysis for realized garch models. Journal of Time Series
Analysis, 43(4):640–665.
[2]Dimitriadis, T. and Halbleib, R. (2022). Realized
quantiles. Journal of Business & Economic Statistics,
40(3):1346–1361.
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