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J-GLOBAL ID：201102290219879154   整理番号：11A0760239

多変量非線形及び長期記憶時系列モデル用階数に基づいた推論

RANK-BASED INFERENCE FOR MULTIVARIATE NONLINEAR AND LONG-MEMORY TIME SERIES MODELS

著者 (6件)： HIRUKAWA Junichi (Niigata Univ., Niigata, JPN) ,  TANIAI Hiroyuki (Waseda Univ., Tokyo, JPN) ,  HALLIN Marc (Univ. libre de Bruxelles, Bruxelles, BEL) ,  HALLIN Marc (Princeton Univ.) ,  HALLIN Marc (Univ. Tilburg) ,  TANIGUCHI Masanobu (Waseda Univ., Tokyo, JPN)
資料名： Journal of the Japan Statistical Society  (Journal of the Japan Statistical Society)
巻： 40  号： 1  ページ： 167-187  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： L7007A  ISSN： 1882-2754  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日本年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)のポートフォリオは財政資産の5つのベンチマークの線形結合から構成される。これらの幾つかは長期記憶及び非線形振る舞いを現わす。それ故にこれらの解析には多変量非線形及び長期記憶時系列モデルを必要とする。更に,これらのモデルの基礎をなす革新密度の仮定が全く非現実的に見える事が知られている。もしこれらの密度が指定されないまま残ったら,そのモデルはセミパラメトリックなものとなり,階数に基づいた推論手法が自然と視野に入って来る。非常に一般的条件下での階数に基づいた推論手法がセミパラメトリックな効率限界に到達する事が知られている。しかしながら,多変量時系列モデルの文脈において階数を定義する事は明らかではない。筆者らは2つの異なった定義を提案した。最初の定義は革新密度が何らかの未指定の楕円密度であるとの仮定に基づいている。第二の定義は革新密度が何らかの未指定の独立成分解析モデルによって記述されているとの仮定に基づいている。ポートフォリオ管理問題に対する応用を論じた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *多変量解析 ,  *時系列 ,  *推論 ,  ポートフォリオ ,  パラメトリック効果 ,  密度 ,  楕円 ,  解析モデル
準シソーラス用語： *階数 ,  線形結合 ,  *長期記憶 ,  *非線形モデル

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  応用数学  (AB11000P) ,  利益管理  (KA05030A)

引用文献 (24件)：

• ACERBI, C. Expected shortfall : A natural coherent alternative to value at risk. Economic Notes. 2002, 31, 2, 379-388
• ARTZNER, P. Coherent measures of risk. Math. Finance. 1999, 9, 3, 203-228
• BASSETT, G. W. J. Pessimistic portfolio allocation and Choquet expected utility. J. Financ. Econom. 2004, 2, 4, 477-492
• DROST, F. C. Adaptive estimation in time-series models. Ann. Stat. 1997, 25, 2, 786-817
• GIRAITIS, L. Stationary ARCH models : dependence structure and central limit theorem. Econom. Theory. 2000, 16, 1, 3-22

タイトルに関連する用語 (6件)： 多変量 ,  非線形 ,  長期記憶 ,  時系列モデル ,  階数 ,  推論