「株価変動モデル」の版間の差分
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一般に金融資産の価格変動は非常に激しくモデル化が難しい. そのため対数価格はランダムウォークにしたがうと仮定される場合が多い. しかし, 価格変動には, 収益率の分布は正規分布に比べ尖度が大きい, 収益率の自己相関係数は小さい, 2乗収益率の自己相関係数は大きくかつ長期間に渡り減衰しない, 観測時間間隔が長くなると収益率は独立・同一分布に近づく等の諸特徴があまねく観察される. ARCHモデルはこのような諸特徴を備える代表的確率モデルである. | 一般に金融資産の価格変動は非常に激しくモデル化が難しい. そのため対数価格はランダムウォークにしたがうと仮定される場合が多い. しかし, 価格変動には, 収益率の分布は正規分布に比べ尖度が大きい, 収益率の自己相関係数は小さい, 2乗収益率の自己相関係数は大きくかつ長期間に渡り減衰しない, 観測時間間隔が長くなると収益率は独立・同一分布に近づく等の諸特徴があまねく観察される. ARCHモデルはこのような諸特徴を備える代表的確率モデルである. | ||
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| + | 詳しくは[[《株価変動モデル》|基礎編：株価変動モデル]]を参照. | ||
2007年8月8日 (水) 23:46時点における版
【かぶかへんどうもでる (stock price fluctuation model)】
一般に金融資産の価格変動は非常に激しくモデル化が難しい. そのため対数価格はランダムウォークにしたがうと仮定される場合が多い. しかし, 価格変動には, 収益率の分布は正規分布に比べ尖度が大きい, 収益率の自己相関係数は小さい, 2乗収益率の自己相関係数は大きくかつ長期間に渡り減衰しない, 観測時間間隔が長くなると収益率は独立・同一分布に近づく等の諸特徴があまねく観察される. ARCHモデルはこのような諸特徴を備える代表的確率モデルである.
詳しくは基礎編：株価変動モデルを参照.