モンテカルロフィルタと遺伝的プログラミングを用いたGARCHタイプ時系列モデル推定とその応用  [in Japanese] Estimation of GARCH-Type Time Series Models using Monte Carlo Filter and the Genetic Programming and its Applications  [in Japanese]

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Abstract

ボラティリティに注目したモデルとして, ARCH, これを一般化したGARCHモデルが用いられているが, モデル化では, あらかじめその構造が仮定されており, 最適化性の検証に問題がある。本報告では, モンテカルロフィルタと遺伝的プログラミング(Genetic Programming: GP)を用いたGARCHタイプ時系列モデル推定と, その応用について述べる。この場合, 時系列のボラティリティ変動を含むモデルを多次元の状態変数を含むダイナミックスとして記述し, ダイナミックスを推定するためにGPを用い, その状態を推定する手法として, モンテカルロフィルタを用いる。推定手法の有効性を確認するため, 人工的に生成された時系列からのモデル推定問題, 現実の株価時系列から推定されるモデルを求める。

Among various nonlinear model fitting methods, ARCH and GARCH are developed to describe the model for the volatility. However, conventional GARCH type models usually postulate fixed functtional form included in models, and it is not clear the fitted model is the best one. In this report, we propose the estimation of GARCH-Type models with Markov switching using Monte Carlo filter and the Genetic Programming (GP). The functional forms of dynamics are estimated by using the GP, and the states are estimated based on the Monte Carlo filters. The method is applied to the estiamtion of GARCH models for known systems, and then applied to real world data.

Journal

  • IEICE technical report. Nonlinear problems

    IEICE technical report. Nonlinear problems 105(125), 13-18, 2005-06-16

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  13

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    10016612819
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10060800
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7380986
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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