[研究ノート] 日経平均ボラティリティ・インデックスのプライシング： GARCH型モデルの標本外パフォーマンス

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  • [Note] Evaluating the pricing performance of GARCH-type models for the Nikkei Volatility Index: An out-of-sample analysis

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抄録

本稿は，実現GARCH モデルによるVIX 指数プライシングのHansen et al.［2022］の方法を日経ボラティリティ・インデックスのプライシングに適用した石田［2022b］の実証分析を発展させる標本外パフォーマンス評価の結果を報告するものである。主要な発見は次のとおりである：① プライシング誤差低減を直接，目的関数（モデル推定の尤度関数）に含めるアプローチは標本内フィットの向上だけでなく，標本外のパフォーマンス向上効果も大きい，② 日経平均株価リターン・データだけを用いて比較的短期間の移動窓方式でEGARCH モデルを推定する場合，持続性のパラメータの推定値が1 に近い値となり，結果的にVIX 理論値がオーバーシュートしてしまいパフォーマンスが悪くなることが多い，③ ボラティリティの日次実現測度をモデルに取り込む実現GARCH モデルもパフォーマンス向上に繋がる可能性が高い，④ 純ボラティリティ・リスクプレミアム項を含むモデルは最近，その重要性が低下しているように見えるが，以前は有効であった可能性がある。

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