021-09

2018-10-16 (火) 23:49:35 (11h) | Topic path: Top / 021-09

第21回研究会

機械学習を用いた国債イールドカーブの変動モデルの構築と長期金利予測

著者

水門善之(野村證券金融経済研究所)

概要

本研究では,機械学習の手法(SVM,非線形SVM,決定木,RF,ロジスティック回帰,LSTM)を用いた,日本の長期金利(長期国債利回り)の先行き予測モデルの作成と,各手法に基づくモデルの先行き予測精度の比較を行った.結果,LSTMベースのモデルにおいて,長期金利予測の相対的な精度の高さが確認できた.

更に,長期国債は周辺年限の国債との裁定取引の影響から,周辺年限の金利変動の影響を受けやすいという点を踏まえ,前述したLSTMベースの予測モデルを拡張する形で,長期金利と他年限金利の関係(金利の期間構造)を考慮したイールドカーブの変動モデルの構築を行った.結果,金利の期間構造を考慮した予測モデルを用いた場合,長期金利の予測精度に若干の改善が見られた.

キーワード

Yield Curve, Term Structure Of Interest Rates, Machine Learning, LSTM

論文

fileSIG-FIN-021-09.pdf

添付ファイル: fileSIG-FIN-021-09.pdf 2件 [詳細]
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