Oct. 25, 2009
マルコフ・スイッチングＧＡＲＣＨモデルによるボラティリティの予測―Realized Volatilityを用いたモデル比較―
Forecasting Volatility with Markov-Switching GARCH Models -Comparison of Models Using Realized Volatility-
要旨Abstract
本稿では，GARCHモデルを拡張したマルコフ・スイッチングGARCH(MSGARCH)モデルを用いたボラティリティの予測を提案し，従来のGARCHモデルとの予測力の比較を行った．MSGARCHモデルはこれまでに代表的なものとして3種類のモデルが考案されているが，それぞれのモデルの定式化の違いを述べ，パラメータの推定法とボラティリティの予測法を解説した．モデル比較の際には，真のボラティリティの代理変数として，日中の収益率から計算されるRealized Volatilityを使用している．TOPIXを用いた実証分析の結果，GARCHモデルの代わりにMSGARCHモデルを用いても，全体的にはボラティリティの予測力は高まらないことが明らかになった．しかしながら，ボラティリティが極端に低い時期においてはGARCHモデルではボラティリティの変動を捉えることができず，MSGARCHモデルの方が優れていることが示された．
This paper compares the forecasting performance of Markov-switching GARCH (MSGARCH) models and standard GARCH models. MSGARCH models are proposed by Gray (1996), Klaassen (2002) and Haas et al. (2004), and recently there have been many empirical applications of these models in financial time series. This paper analyzes daily TOPIX returns and uses realized volatility as a proxy of true volatility for comparison of models. The results show that MSGARCH models can't improve forecasting performance as a whole, but that the low volatility is captured by these extended models better than standard GARCH models.
書誌情報Bibliographic information
Vol. 58, No. 4, 2007 , pp. 323-334
HERMES-IR（一橋大学機関リポジトリ）: https://doi.org/10.15057/21928
