動的変位関数モデル【JST・京大機械翻訳】

Chen Wilson Ye; Peters Gareth W.; Gerlach Richard H.; Sisson Scott A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200341590454 整理番号：21P0004644

動的変位関数モデル【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Quantile Function Models

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発行年： 2017年07月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年05月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

効果的要約,モデリング,および日内収益の分布特性の予測,ならびに,記号データ解析の領域におけるヒストグラム値時系列予測に関する最近の研究を動機にして,著者らは,日内リターンのための分位関数値(QF値)日要約を予測するための時系列モデルを開発した。このモデルを動的量子化関数(DQF)モデルと呼ぶ。ヒストグラムの代わりに,著者らは,日内リターンの分布を要約するために,g-and-h量子化関数を使用することを提案した。パラメータの不確実性を考慮しながら統計的推論を行うためにDQFモデルのBayes定式化を行った。効率的なMCMCアルゴリズムをサンプリングベースの事後推論のために開発した。10の国際市場指数と各市場からのサンプル外データの約2000日を用いて,DQFモデルの性能は,区間値およびヒストグラム値時系列モデルに対して,日内収益の予測VaRに関して,良好に比較した。さらに,著者らは,QF値予測が,毎日のリターン(QR-DQF)に関する単純な分位回帰モデルによって,毎日の時間スケールでVaR対策を予測するために使用できることを実証した。ある市場において,得られたQR-DQFモデルは,毎日の収益に対する競合VaR予測を提供できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 確率論 , システム・制御理論一般

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