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  1. Research & Education Resources
  2. 010 Journal Articles = 雑誌掲載論文
  3. 015a 経済研究 = The Economic Review
  4. 73巻3号 (2022.7)

実現ボラティリティ(Realized Volatility) : サーベイと日経225株価指数への応用

https://doi.org/10.15057/74220
https://doi.org/10.15057/74220
2f92c38d-cdec-4026-a4dd-254ee325e0fc
名前 / ファイル ライセンス アクション
keizaikenkyu07303254.pdf keizaikenkyu07303254.pdf (1.0 MB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)その2(1)
公開日 2022-07-28
タイトル
タイトル 実現ボラティリティ(Realized Volatility) : サーベイと日経225株価指数への応用
言語 ja
タイトル
タイトル Realized Volatility: Survey with Application to Nikkei 225 Stock Index
言語 en
作成者 渡部, 敏明

× 渡部, 敏明

NRID 1000090254135

ja 渡部, 敏明
kakenhi 一橋大学 12613

en Watanabe, Toshiaki
Hitotsubashi University

Search repository
中島, 上智

× 中島, 上智

NRID 1000020962062

ja 中島, 上智
kakenhi 一橋大学 12613

en Nakajima, Jouchi
Hitotsubashi University

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年の計量ファイナンスの研究では,資産価格のボラティリティの推定量として,日中の高頻度データから計算される実現ボラティリティ(Realized Volatility; RV)を用いることが多い.これまでRVを利用したボラティリティの予測モデルには様々な定式化が提案されてきた.先行研究の中で,予測精度が比較的優れていると論じられているモデルとしては,Heterogeneous Autoregressive(HAR)モデルがあり,日次RVの変動が過去の日次,週次,月次といった周期の異なるRVの関数として定式化されている.また,日次の資産価格収益率からボラティリティを未知の変数として推定するモデルとして,GARCHモデルやStochastic Volatility(SV)モデルがあるが,これらにRVを加えた,Realized GARCH(RGARCH)モデルやRealized SV(RSV)モデルによるボラティリティ予測も注目されている.本稿では,まず,RVを用いたモデルについて先行研究のサーベイを行う.次に,日経225株価指数の日次リターンと日次RVを用いて,先行研究で扱われている主要なモデルについて,ボラティリティの予測精度の比較を行う.予測期間を新型コロナウイルス感染症の拡大前後で分け,優れているモデルが時期によって異なるかどうかも検証する.分析の結果,コロナの発生直後を含む期間では,HARモデルやRGARCHモデルの拡張であるREGARCHモデルの予測精度が比較的高く,それ以外の期間についてはコロナ前もコロナ継続期間もRSVモデルの予測精度が高いことが明らかになった.
言語 ja
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The realized volatility (RV) calculated using intraday high-frequency returns, is used as an estimator of asset price volatility. The heterogeneous autoregressive (HAR) model, which specifies RV as a function of the previous daily, weekly and monthly RVs, is recognized as efficient. The realized GARCH and stochastic volatility (RSV) models, which augment the GARCH and stochastic volatility models with RV, have also attracted research attention. After conducting a survey of previous studies on models using RV, this paper compares the volatility predictive abilities of some major models using the daily returns and RV of Nikkei 225 stock index. Evidently, the HAR and realized exponential GARCH models perform better than other models in certain periods, including the first wave of the COVID-19 pandemic. The RSV model provides the best results for other periods.
言語 en
出版者
出版者 岩波書店
日付
日付 2022-07-22
日付タイプ Issued
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
selfDOI
ID登録 10.15057/74220
ID登録タイプ JaLC
収録物識別子
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 00229733
収録物識別子
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00070761
収録物名
収録物名 経済研究
巻
巻 73
号
号 3
開始ページ
開始ページ 254
終了ページ
終了ページ 280
JEL
値 C22
JEL
値 C53
JEL
値 C58
JEL
値 G17
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