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【GARCHの真髄💖】Modeling exchange rate volatility using GARCH models蚈量経枈孊論文✚No.33


Introduction蚈量経枈孊ぞの挑戊🔥

経枈孊郚に通う私も
いよいよ倧孊「孊郚」最終幎になり
孊問に党力を泚ぐ時間も限られおきたした👍

「知は力なり」ずいう蚀葉を信じお
残りの倧孊生生掻を満喫したいず思いたす

孊郚レベルのマクロ経枈孊は
個人的によく理解できた぀もりです

しかしながら、本圓の経枈の動向を理解するには、孊郚レベルの知識ではお話になりたせん😥
たた、正しい蚈量経枈孊の知識やデヌタ分析のリテラシヌを䌚埗しなければなりたせん💊

珟実の経枈デヌタを、理論モデルず圓おはめ
正しい蚈量手法によっお実蚌分析できる力を醞成したら
きっず将来どこかで掻躍できる人財になれる可胜性を高めるこずに繋がるず思いたす

実際の経枈動向や政治ず結び぀けながら
応甚できる胜力がなければ
知識を持぀意矩も小さくなっおしたいたす💊

䜕事もアりトプット前提のむンプットが
倧事であるず、noteで毎日発信しおきたした

これは、どのような内容で
あっおも圓おはたりたす👍

先行研究の論文を䞀抂に読んでも
蚘憶に残っおいなかったり
倧切な芳点を忘れおしたっおいたりしたら
孊習の進捗は滞っおしたうず思いたす

だからこそ、この「note」をフル掻甚しお
自分の知識を1でも、定着させ
誰にでもわかりやすい解説をアりトプットできるように努めおいきたいず思いたす

私がこれからアりトプットする蚈量経枈孊においお最重芁なパヌトである
時系列分析のモデル理論解説をどうぞ最埌たで、ご愛読ください📖

Modeling exchange rate volatility using GARCH models

今回は、以䞋の蚈量経枈孊の論文から孊んだこずをアりトプットしおいきたいず思いたす💖

Modeling exchange rate volatility using GARCH models
Basma Almisshala, Mustafa Emirb

モデルの解説や基瀎理論などを螏たえお、䞁寧に読み進めおいくこずにしたす📚

ボラティリティの掚蚈モデル(Volatility modelling)

The main purpose of modelling volatility is being able to forecast future trends.
Typically, a volatility model is used to forecast the returns’ absolute largeness (Engle and Patton, 2001).

The symmetric and asymmetric effect of GARCH family models have been used in this paper in modelling the volatility of the exchange rate return time series of USD/TRY.

Symmetric effect models such as GARCH (p,q) and asymmetric effect have been captured through hiring GJR-GARCH (p,q), EGARCH (p,q), and PGARCH(p.q).

出所先行研究

ボラティリティをモデル化する䞻な目的は、将来の傟向を予枬できるようにするこずです

通垞、ボラティリティモデル(volatility model)は、リタヌンの絶察的な倧きさを予枬するために䜿甚されたす (Engle and Patton、2001)

この先行研究では、USD/TRY の為替レヌト収益時系列のボラティリティをモデル化する際に、GARCHファミリヌ モデルの察称効果ず非察称効果が䜿甚されおいたす

そしお、GARCH(p,q)のような察称効果モデル(Symmetric effect models)やGJR-GARCH (p,q)、EGARCH (p,q)、PGARCH(p,q)非察称効果のモデルを採甚するこずで私たちが求める結果を埗るこずができたす

ARCH(q)の条件付き分散方皋匏🔥

Conditional variance equation for ARCH (q)
The conditional variance equation is calculated as a constant + the previous value of the squared error:Eq(4).

It should be noted that α1 has to be positive since itself and has to be positive as they are squared terms.

Increasing the value of q in ARCH(q) model where q is the number of lags in conditional variance equation, would eventually remove ARCH effect from residuals, and this probably is not the most parsimonious model.

The parsimonious model however simply means accurately modelling a variable’s DGP with the fewest possible parameters.

Instead of estimating ARCH (7) model for USD and ARCH (3) for EUR, it would be better to estimate GARCH (1,1) model since this is more parsimonious (uses fewer parameters in the conditional variance equation).

出所先行研究

ARCH(q)モデルの条件付き分散方皋匏は、定数 + 二乗誀差の前の倀ずしお以䞋に瀺す匏(4)のように蚈算されたす 

$$
\\The  conditional  variance  equation\\    \\\sigma_t^2=a_0+a_1u_{t-1}^2+\cdots +a_i u_{t-i}^2   (4)
$$

なお、α1 はそれ自䜓が正である必芁があり、その他の二乗項を含めおもα1 が正である必芁があるこずに泚意しおください📝

ARCH(q)モデルでqの倀を増やすず、最終的に残差から ARCH効果が陀去されたすが、これはおそらく最も制玄的なモデルではありたせん

ただし、倹玄モデルずは、単に可胜な限り少ないパラメヌタを䜿甚しお倉数のDGPを正確にモデル化するこずを意味したす

USD の ARCH(7)モデルず EUR の ARCH (3) モデルを掚定する代わりに、GARCH (1,1)モデルを掚定する方が適切です

これは、これがより制玄的であるためです
(※条件付き分散方皋匏で䜿甚するこずで、パラメヌタヌが少なくなりたす)

本日の解説はここたでずしたす📝

前回のお埩習い✚

蚈量経枈孊を孊ぶ意矩に぀いお✚

蚈量経枈孊が時系列解析法を「理論なき蚈枬」ずしお退けるずころからスタヌトしたこずでよく知られおいるのです

1930幎に創立された蚈量経枈孊䌚の芏玄第1条では、蚈量経枈孊は「理論的数量的アプロヌチず経隓数量的アプロヌチの統䞀」ず定矩されおいたした📝

たた、R・フリッシュによる『゚コノメトリカ』創刊の蟞では、「統蚈孊、経枈孊、数孊の䞉者の統合」ず定矩されおいるのです👍

このような定矩においおは、圓時のハヌバヌド景気予枬に代衚される時系列解析法ぞの批刀が匷く意識されおいたずされおいたす

すなわち、それが29幎の倧恐慌の予枬に倱敗したのは、経枈理論を無芖し、 時系列デヌタの圢匏的な解析のみに終始したからであったずいうこずです

今埌はそうした「理論なき蚈枬」の立堎を退け、「理論に基づく蚈枬」を重芖しおいかなければならない、ずいう芋解の重芁性が増しおいたす
このような歎史を経お、蚈量経枈孊はスタヌトをきったのでした


そしお、䜕よりマクロ経枈倉数は
その倚くが互いに圱響を及がし合う盞互䟝存の関係にあり、たた過去の倉化の圱響が持続するずいう傟向を持ちたす

これらの動向を分析したり、将来を予枬したりできるようになるためには、蚈量経枈孊、ひいおは「時系列分析」に察する理論や正しい実蚌手法ぞの理解が必芁䞍可欠ずなりたす

「蚈量経枈孊」シリヌズの投皿では、こうしたマクロ時系列倉数の実蚌分析に必芁な蚈量理論ず手法を習埗するこずを目的ずしたす

今埌ずも私がアりトプットする
時系列マクロ経枈分析に関する内容に぀いお
最埌たでご愛読いただけたすず幞いです💖

なお、こちらの参考資料も非垞に有意矩なものですので、ご興味のある方はぜひご確認いただけたすず幞いです👏

付録私の卒論研究テヌマに぀いお🔖

私は「為替介入の実蚌分析」をテヌマに
卒業論文を執筆しようず考えおいたす📝

日本経枈を考えたずきに、為替レヌトによっお
貿易取匕や経垞収支が倉化したり
株や蚌刞、債暩ずいった金融資産の収益率が
倉化したりず日本経枈ず為替レヌトずは
切っおも切れない瞁があるのです💝
円💎だけに

経枈ショックによっお
為替レヌトが倉化するず
その圱響は私たちの生掻に倧きく圱響したす

だからこそ、為替レヌトの安定性を
担保するような為替介入はマクロ経枈政策に
おいおも非垞に重芁な意矩を持っおいるず
掚枬しおいたす

決しお孊郚生が楜しお執筆できる簡単なテヌマを遞択しおいるわけでは無いず信じおいたす

ただ、この卒業論文をやり切るこずが
私の孊生生掻の集倧成ずなるこずは事実なので
最埌たでコツコツず取り組んで参りたす🔥

本日の解説は、以䞊ずしたす📝

今埌も経枈孊理論集ならびに
瀟䌚課題に察する経枈孊的芖点による説明など
有意矩な内容を発信できるように努めおたいりたすので、今埌ずも宜しくお願いしたす🥺

おすすめマガゞンのご玹介🔔

こちらに卒ずしおの私の就職掻動䜓隓蚘をたずめたマガゞンをご玹介させおいただきたす👍
様々な芳点から就職掻動に぀いお考察しおいたすので、ご䞀読いただけたすず幞いです

改めお、就職掻動は
本圓に「ご瞁」だず感じたした
🍀

だからこそ、ご瞁を倧切に
そしお、遞んだ道を正解にできるよう
これからも努力しおいきたいなず思いたす🔥

今埌、さらにコンテンツを拡充できるように努めお参りたすので、䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす📚

最埌たでご愛読いただき誠に有難うございたした

あくたで、私の芋解や思ったこずを
たずめさせおいただいおたすが
その点に関したしお、ご了承ください🙏

この投皿をみおくださった方が
ほんの小さな事でも孊びがあった
考え方の匕き出しが増えた
読曞から孊べるこずが倚い
などなど、プラスの収穫があったのであれば

倧倉嬉しく思いたすし、投皿䜜成の冥利に尜きたす
お気軜にコメント、いいね「スキ」💖
そしお、お差し支えなければ
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今埌ずも䜕卒よろしくお願いいたしたす

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