統計学輪講 第7回
| 日時 | 2026年05月26日(火) 14時55分 ～ 15時45分 |
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| 場所 | 経済学部新棟３階第３教室 |
| 講演者 | 山本 樹 (経済M2) |
| 演題 | Realized GARCH-based Bayesian Quantile Regression for VaR Estimation |
| 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。その中の１つのアプローチとして、VaRが確率分布の分位点として定義されることから、分位点回帰によってVaRの推定を試みる研究が行われてきた。さらに、高頻度で記録された実データから計算されるボラティリティなどの情報(Realized measure)を回帰の中に組み込むことでVaRの推定精度を向上させることを目指したモデルがこれまでに提案されており、現在も推定・予測精度の改善について研究が行われている。 本発表では、[1]によって提案されている、Realized measureを用いて定式化された Realized GARCHモデルに基づいて導出されたCAViaR型の分位点回帰モデルについて紹介する。そして、そのモデルをベースに、ベイズ分位点回帰の枠組みを用いてVaRを推定する形に応用したモデルについて検討する。また、実証的に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. |