Smooth Transition Realized Stochastic Volatilityモデル  [in Japanese] Smooth Transition Realized Stochastic Volatility Model  [in Japanese]

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Abstract

日中収益率の二乗和から計算されるRealized Volatility (RV)は,観測されないボラティリティの精度の高い推定量であるが,市場の取引制度の影響によりバイアスが生じる.Takahashi <i>et al.</i> (2009)は,日次収益率とRVを同時に定式化することによりRVのバイアスを補正するRealized Stochastic Volatility (RSV) モデルを提案した.RSVモデルのパラメータは時間を通じて一定であると仮定されているが,現実の市場では,好況期にはボラティリティは平均的に低く,不況期にはボラティリティが平均的に高くなることが知られている.そこで,本稿では,平滑推移関数を用いてボラティリティの平均を時変的な関数として定式化したSmooth Transition RSV (STRSV)モデルを提案し,マルコフ連鎖モンテカルロ法によるベイズ推定法を示す.日米の株価指数データを用いた実証分析の結果,STRSVモデルはボラティリティの推移を適切に捉えることができ,従来のRSVモデルと比べてデータへの適合度が高いことが示された.

Realized Volatility (RV), which is computed as a squared sum of intraday returns, is a precise estimator of latent voaltility but is biased due to market microstructure effects. Takahashi <i>et al.</i> (2009) proposed a realized stochastic volatility (RSV), which models daily returns and RV simultaneously and adjusts the bias in RV\null. The RSV model assumes a constant mean of volatility despite we observe low and high volatilities in a boom-and-bust cycle. This article proposes a smooth transition RSV (STRSV), which models a time-varying mean of volatility by a smooth transition function, and shows a Bayesian estimation method via Markov chain Monte Carlo. Empirical analysis with the data of Japanese and the U.S. stock indices shows that the STRSV model captures the volatility dynamics appropriately and provides better fit to the data compared to the standard RSV model.

Journal

  • Journal of the Japan Statistical Society, Japanese Issue

    Journal of the Japan Statistical Society, Japanese Issue 44(1), 41-60, 2014

    Japan Statistical Society

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009864635
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11989749
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0389-5602
  • NDL Article ID
    025869623
  • NDL Call No.
    Z3-1003
  • Data Source
    NDL  NII-ELS  J-STAGE  NDL-Digital 
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