人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第33回 (2019)
セッションID: 4Rin1-29
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主成分分析による高頻度データ内のリスクファクター抽出手法
那須 健太郎山下 泰央*高橋 大志
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抄録

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。

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© 2019 一般社団法人 人工知能学会
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