主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2019年度人工知能学会全国大会(第33回)
回次: 33
開催地: 新潟県新潟市 朱鷺メッセ
開催日: 2019/06/04 - 2019/06/07
証券投資において資産価格の急激な変動を示すジャンプ・ファクターの推定は重要な役割を果たす。本論文は、高頻度データを用いたジャンプ・ファクターの新たな推定法を提案するものである。本研究では、米国とドイツを対象とし、bi-power variation techniqueおよび主成分分析を採用しジャンプ・ファクターを推定した。分析においては価格変動データから4つのジャンプ・ファクターの獲得した後、主成分分析を通じリスクファクターの新たな指標を獲得した。更に、本分析では、新たに得られた指標と資産価格変との密接な関連性を見出すことができた。