CIRJE-J-191 『TOPIX 収益率のマルコフ・スイッチング非対称 確率的ボラティリティ変動モデルによる分析 -順列サンプラーによる探索-』
"Markov Switching Asymmetric Stochastic Volatility Model with Application to TOPIX Data -A Permutation Sampler Approach-"
Author Name 石原庸博(Tsunehiro Ishihara)
大森裕浩(Yasuhiro Omori)
Date February 2008
Full Paper PDF file (only Japanese version available)
Remarks 『現代ファイナンス』, 24, 75-100. 2008年9月 所収。  
Abstract (Japanese) Abstract (English)

株式や株価指数等の危険資産収益率のボラティリティ変動モデルとして確率的ボラティ リティ変動モデルがしばしば用いられており,そのあてはまりの良いことが知られている. 本稿では,収益率の低下が翌日のボラティリティの上昇を引き起こすという非対称性を考 慮した確率的ボラティリティ変動モデルにおいて,ボラティリティの2つの状態間の移動 がマルコフ過程に従うとするマルコフ・スイッチングモデルをTOPIX 収益率データに適 用して実証分析を行った.パラメータの推定にはマルコフ連鎖モンテカルロ法を用い,更 に順列サンプラーを追加することでどのパラメータにスイッチが起こるのかを探索的に明 らかにし, 候補となるモデルの絞込みを行った.またスイッチの無いモデルを含めた複数の モデルを推定し,モデルの比較・検討を行った.


The stochastic volatility model has been popular to explain a dynamic structure of financial time series such asset returns. In this paper, we first consider the asymmetry that the increase in the volatility is followed by the decrease in the asset return. Then, we consider a Markov switching of two (high and low) volatility states using a random state variable which follows a Markov process. The restrictions for the identification of the switching parameters are determined by using a permutation sampler with Markov chain Monte Carlo method. The Markov switching asymmetric stochastic volatility model is applied to TOPIX returns data, and model comparisons are conducted.