MMDS大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

Recovery Theoremを用いたフォワードルッキングな分布の資産運用への応用

霧生拓也 (三菱UFJトラスト投資工学研究所, 慶應義塾大学)

大阪大学 数理・データ科学セミナー 金融・保険セミナーシリーズ 第123回

Recovery Theoremを用いたフォワードルッキングな分布の資産運用への応用

霧生拓也 (三菱UFJトラスト投資工学研究所, 慶應義塾大学)

近年、オプション価格からフォワードルッキングな実測度の分布を推定することを可能にした定理(Recovery Theorem)が導出された。本講演ではRecovery Theoremを用いて推定したフォワードルッキングな分布の資産運用実務への応用に向けた実証研究を紹介する。前半ではフォワードルッキングな分布を利用したアセットアロケーションを検討する。分析の結果からフォワードルッキングな分布推定方法は従来のヒストリカルデータを利用した方法と比較して高いパフォーマンスを獲得できる傾向があることを示す。後半ではRecovery Theoremの推定値を利用した短期リターンの変動要因分解方法を提案し、提案法を用いてS&P 500指数の日次リターン変動要因を分析した結果を示す。

講師: 霧生拓也 (三菱UFJトラスト投資工学研究所, 慶應義塾大学)
テーマ: 大阪大学 数理・データ科学セミナー 金融・保険セミナーシリーズ 第123回
日時: 2021年07月19日(月) 16:50-18:20
場所: Zoomによるオンラインセミナー
参加費: 無料
参加方法: 参加費は無料ですが下記のリンクより事前登録をお願いします。

https://forms.gle/cAkYRgUagu2n78TB9
アクセス: 参加方法をご覧ください。
お問い合せ: 本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。