ウェーブレット解析を用いたevtとトレンドによるvar推定

摘要

本研究ではウェーブレット解析を用いたEVTとトレンドによる新しいVaR推定法を提案する．rnウエーブレット解析とAnderson-Darling検定により，長期周期成分を除いた収益率時系列にEVTを適用しrn保有期間1日のVaRを推定する．従来のEVTを用いたVaR推定モデルは，しきい値を単純に原系列を正規rn近似したときの5%点としているため，しきい値としての妥当性が低い．本研究では，Gram-Charlier展開とrnKolmogorov-Smirnov検定を用いてしきい値決定を行う．また，ウェーブレット解析を用いたノンパラメトリッrnク回帰関数を用いてトレンドを推定し，VaRに加える．バックテストを用いて提案モデルの有効性検証を行う．rnバックテストにより，本研究の提案モデルはVaR推定モデルとして有効で，VaRの平均値が従来モデルに比べrn小さい結果を得る．また，提案モデルのVaRは原系列の大きな変動に対応する部分が存在する．