Quandmodで金融データをとってStanで同時相関の変化を見る - christopherの日記
中盤はテクニカルな話題なので、統計や経済に馴染みのない人は読み飛ばして最後だけ読んでください 金融関係のレポートを見ていると、よく相関係数の変化を示すグラフが登場します。 (zero hedge http://www.zerohedge.com/news/2014-12-30/spot-difference) （日銀「最近の株価と為替の同時相関関係の強まりについて」） だいたいの場合において、こうした相関係数はその地点の前100日〜500日くらいの期間をとってヒストリカルな相関（sample correlation）をローリングして可視化するだけといった簡単なものになっています。 統計的推定の文脈でいうと、これはfiltering（過去のデータのみを用いてその地点の真の値を推定する）で得られる値に近く、smoothing（後のデータも加味して後だしじゃんけんで推定する）ではありません。 予
Stanで確率的ボラティリティ変動モデルの推定 - christopherの日記
Stan入門として確率的ボラティリティ変動モデルの推定をやってみた。前々回の投稿SVモデルでのオプションのプライシングでは潜在変数の推定結果を論文から引用していたが、今回はその推定を行う。 なぜボラティリティの精緻なモデリングが大切かというと 金融機関では、たとえばVaRを用いて保有資産がある額以下になる確率（分布の裾確率=tail riskにあたる）を一定以内に抑えるようにリスク管理しているが、その確率は資産価格のモデルの仮定に依存する。もっとも単純なランダムウォークモデルでは将来の価格の分布は正規分布となり、裾確率が過小評価されることで知られている。 デリバティブの価格はボラティリティの状態に大きく依存するので市場より正しく予測できてミスプライシングを発見できれば儲けられる。 正攻法(MCMC)で推定しようとすると死ぬほどめんどくさいが、Stanでやってみるとかなり簡単にできることがわ
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