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

Probability integral transformによる多変量条件付密度関数の評価とそのボラティリティ・モデリングへの応用

石田 功 (大阪大学CSFI)

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大証寄附研究部門セミナーシリーズ 第11回

Probability integral transformによる多変量条件付密度関数の評価とそのボラティリティ・モデリングへの応用

石田 功 (大阪大学CSFI)

アセットアロケーション、デリバティブ分析、リスク管理においては金融時系列の条件付平均・分散だけでなく、条件付分布全体の推定が重要になる。現在、多変量金融時系列の分布予測の精度評価や条件付分布モデルの特定化検定には、Diebold, Hahn, and Tay (1999)（DHT）によるprobability integral transformアプローチが用いられることが多い。当ペーパーでは、DHTのアプローチが必ずしも検定力の高い検定にはつながらないことを示し、新しい方法を提案する。また、応用例として、為替レートの２変量dynamic conditional correlationモデルの特定化検定への適用結果について報告す る。