ボラティリティ推定機能を持つ条件付き拡散モデルによる金融時系列生成

抄録

ボラティリティは資産のリスクを定量化し、投資戦略の最適化を行うために重要である。実現ボラティリティやGARCHモデルなど、様々な推定手法が提案されているが、正確に推定するのは難しい。本研究では新たなボラティリティ推定手法として、条件付き拡散モデルで金融時系列を生成し、同時にそのボラティリティも出力するアーキテクチャを提案した。シミュレーションにより得られた金融時系列を用いて実験を行い、提案手法が金融時系列とみなせるデータを生成でき、同時に推定したボラティリティが実現ボラティリティと相関を持つことを示した。