著者

藤原 賢一 藤本 康孝

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.128, pp.159-162, 2007-12-21

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金融工学における従来のEVT(極値論)を用いたVaR(Value at Risk)推定法では、観測期間の標本標準偏差を超えるヒストリカルデータを裾野分布とみなし、裾野分布を推定した後に VaR を推定している。従来の EVT モデルでは、裾野分布の開始点、つまり閾値に対してあまり言及していない。しかし、閾値を正しく推定することは、EVT における重要な1つの課題である。本研究では、収益率時系列にウェーブレット解析を適用し、解析後の時系列に GARCH を用いてボラティリティの推定を行う。推定したボラティリティを閾値として EVT による VaR 推定を行う。提案モデルは従来モデルに比べ VaR が小さく、また、二項検定をクリアする結果を示す。Estimating VaR(Value at Risk) that is used with conventional EVT(Extreme Value Theory), historical data that exceeds the sample standard deviation at the observation period is considered to be the tail distribution. After the tail distribution is estimated, VaR is Estimated. For conventional EVT model, the beginning point of the tail distribution, in a word, the threshold is not so referred. However, it is one of important problem in EVT to estimate the threshold correctly. In this paper, the volatility is estimated by wavelet analysis applying to the profit margin time series, and using GARCH for the time series after wavelet analysis. The estimated volatility is assumed to be a threshold and VaR is estimated with EVT. VaR used with proposing EVT model is smaller than VaR used with conventional EVT, and showed the result of passing statistical binomial test so far.