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最終更新日:2019.07.11

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シリーズ: シリーズ〈現代金融工学〉 4

ボラティリティ変動モデル

ボラティリティ変動モデル

A5/160ページ/2000年06月10日
ISBN978-4-254-27504-9 C3350
定価3,888円(本体3,600円+税)

渡部敏明 著

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紀伊國屋書店 旭屋倶楽部 東京都書店案内

金融実務において最重要な概念であるボラティリティの役割と,市場データから実際にボラティリティを推定・予測する方法に焦点を当て,実務家向けに解説〔内容〕時系列分析の基礎/ARCH型モデル/確率的ボラティリティ変動モデル

目次

1. 時系列分析の基礎
 1.1 株式収益率の時系列分析
 1.2 TOPIX日次変化率への応用
    基本統計量による分析/ARモデルの推定/残差の2乗の時系列分析
 1.3 ボラティリティ変動モデル
 1.4 ボラティリティの変動と尖度
 1.5 補 論
    Ljung/Box統計量/連続複利計算/Whiteの標準誤差/決定係数/
    市場の情報効率性
2. ARCH型モデル
 2.1 ARCH型モデルの発展
    ボラティリティに対するショックの持続性とARCH,GARCHモデル/
    ボラティリティ変動の非対称性とGJR,EGARCHモデル/その他のARCH型モデル
 2.2 ARCH型モデルの推定法
    最尤法/疑似最尤法/推定量の標準誤差/次数選択
 2.3 TOPIX日次変化率を用いたARCH型モデルの推定
    推定結果/基準化された残差によるモデルの診断/
    残差2乗の予測パフォーマンス/BDSテスト
 2.4 EGARCHモデルの拡張
    休日がボラティリティに与える影響/TOPIX日次変化率の条件付き分布/
    TOPIX日次変化率の期待値および自己相関の変動
 2.5 ARCH型モデルを用いたその他の研究
 2.6 TOPIX変化率の曜日効果について
3. 確率的ボラティリティ変動モデル
 3.1 SVモデルの特徴
    分布混合仮説/SVモデルの尤度
 3.2 SVモデルの推定法のサーベイ
    簡易法/計算量を要する方法
 3.3 SVモデルの発展
 3.4 カルマン・フィルタを使った疑似最尤法
    状態空間モデル/カルマン・フィルタ/パラメータの推定/平滑化/
    SVモデルへの応用
 3.5 マルコフ連鎖モンテカルロ法によるペイズ推定
    ペイズ推定/事前分布/確率変数のサンプリング/SVモデルへの応用
 3.6 資産価格と取引高の動学的2変量分布混合モデル
    Tauchen/Pittsモデル/動学的2変量分布混合モデルのベイズ分析/実証分析/
    推定結果/その他のモデル
 3.7 補  論
    In(z2t)の平均と分散/In(z2t)の確率密度関数の導出/
    Simulation smmother/DBMモデルのパラメータの条件付き分布/
    価格変化率の2乗と取引高の相関係数および自己相関関数
4. あとがき
5. 参考文献
6. 略語一覧
7. 索  引