025-13

2020-10-07 (水) 08:16:13 (58d) | Topic path: Top / 025-13

第25回研究会

t過程ボラティリティ変動モデル

著者

濃野歩(東京大学), 内山祐介(MAZIN),中川慧(野村アセットマネジメント)

概要

アセットアロケーションやデリバティブの価格計算において, 金融資産の変動規模を表すボラティリティが活用されている. 一方で, ボラティリティは直接観測される量ではないため, 観測量に対する潜在変数を用いたモデル化が行われている. これらのモデルは総じてボラティリティ変動モデルとよばれており, 主に計量ファイナンスや金融工学の分野において使用されてきた. 従来のボラティリティ変動モデルのほとんどは線形モデルであるため, 非線形性を有する複雑なボラティリティ変動を推定することができない. そのため潜在変数の非線形ダイナミクスを推定する機械学習モデルとして, ガウス過程動的潜在変数モデルが提案されている. 本研究では, ボラティリティの非線形ダイナミクスを外れ値に対してロバストに推定することを目的に, スチューデントのt過程を動的潜在変数モデルに拡張したモデルを提案する. 提案モデルの潜在変数とハイパーパラメータを粒子フィルタに基づいてオンライン推定する. これにより, 観測された金融資産に対応するボラティリティ変動を推定する.

キーワード

金融工学, 計量ファイナンス, ボラティリティ変動モデル, 機械学習, 動的潜在変数モデル, 粒子フィルタ

論文

file13_SIG-FIN-25.pdf

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