1.高頻度データとは
　1.1はじめに
　1.2高頻度データと市場取引
　1.3高頻度データと市場のマイクロストラクチャ
　1.4高頻度データの応用分野
2.高頻度データ分析の方法
　2.1分析前の決定事項：時間軸と価格の選択
　　2.1.1時間軸の選択
　　2.1.2価格データの選択
　　2.1.3市場の開始直後・終了前時間帯への対応
　2.2複数日にまたがる高頻度データの処理：「直列法」と「並列法」
3.探索的データ分析
　3.1統計分析の基本手順
　3.2個別銘柄株価と株価指数の分析
　3.3株価指数の統計的性質
　3.4統計モデリングの原則
4.価格変動のモデルと分析
　4.1ランダム・ウォーク
　　4.1.1ランダム・ウォーク・モデル
　　4.1.2ランダム・ウォーク仮説の検証(1)：分散比検定
　　4.1.3ランダム・ウォーク仮説の検証(2)：単位根検定
　4.2高頻度収益率の負の自己相関性
　4.3ビッド・アスク・バウンスのモデル
　　4.3.1Roll(1984)モデル
　　4.3.2Rollモデルの一般化
　4.4離散価格変動のモデル
　　4.4.1順序回帰モデル
　　4.4.2積分解モデル
　　4.4.3丸めによるアプローチ
　　4.4.4その他のアプローチ
　4.5その他のモデル
5.ボラティリティ変動のモデルと分析
　5.1ARCH/GARCHモデル
　5.2asymmetric power ARCH
　5.3高頻度領域におけるGARCHモデルの限界と拡張
　　5.3.1GARCHモデルの時間合算
　　5.3.2日内季節性への対応
　5.4代替的ボラティリティ・モデリング
　　5.4.1ボラティリティと取引量の相関性
　　5.4.2時間変更を応用した確率ボラティリティ・モデル
　　5.4.3ボラティリティ・リスク・プレミアム
6.取引間隔変動のモデルと分析
　6.1はじめに
　6.2取引間隔のモデリング
　　6.2.1マーク付き点過程
　　6.2.2ACDモデル
　　6.2.3デュレーション・データの日内調整法
　6.3取引頻度のモデリング
　　6.3.1ACIモデル
　　6.3.2Hawkesモデル
　6.4計数過程によるモデリング
補外Poisson回帰モデルの推定
7.ボラティリティ・相関の計量
　7.1ボラティリティの計測
　　7.1.1価格レンジを利用するアプローチ
　　7.1.2平均絶対偏差とトレンドの継続・反転性
　　7.1.3実現ボラティリティ
　　7.1.4実現双乗変動と価格ジャンプ
　　7.1.5実現半分散と下方リスク
　7.2共分散・相関係数の計測
　　7.2.1実現共分散・実現相関
8.テール・リスクの評価
　8.1極値理論とその応用
　　8.1.1最大損失の漸近分布
　　8.1.2極値分布の推定
　　8.1.3推定されたGEVモデルの利用
　　8.1.4水準超過法
　　8.1.5Hill推定法
　　8.1.6テール・リスクの尺度
　8.2安定分布とテール形状
　　8.2.1自己相似性とスケーリング則
　　8.2.3スケーリング則と分布中心部の推定
　8.3Tsallis分布
9.外国為替市場の実証分析
　9.1CQG Comprehensive FXを用いた分析
　　9.1.1データセット
　　9.1.2探索的データ分析
　　9.1.3気配価格の統計的性質
　　9.1.4スペクトル分析
　　9.1.5気配更新回数の急激な変化の検出方法
　9.2EBS Data Mine Level1.0を用いた分析
　　9.2.1高頻度領域における対数収益率の分析
　　9.2.2取引時間間隔の分析
　　9.2.3シェアを用いた方法
　　9.2.4ゆらぎのスケーリング
10.エージェント・モデルによる金融市場の解釈
　10.1エージェント・モデルとは
　　10.1.1単純なエージェント・モデル
　　10.1.2詳細なエージェント・モデル
　　10.2.1Kirmanのアント・モデル
　　10.2.2Alfarano{Luxモデル
　　10.2.3群行動を考慮したエージェントの状態遷移
　　10.2.4エージェントの定常分布
　　10.2.5価格決定の方法
　　10.2.6対数収益率の無条件分布
関連図書
索引