[論文レビュー] Quantile Dependence between Stock Markets and its Application in Volatility Forecasting

Heejoon Han|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2016

Financial Risk and Volatility Modeling参考文献 22被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、米国株式市場からのクロス・クオンタイルグラムに基づくクオンタイル依存性および方向性予測可能性を活用して、英国、ドイツ、フランス、日本市場のボラティリティ予測を改善するクオンタイル補正ボラティリティモデルを提案する。非対称な尾部依存性が強く、特に左尾部における米国から新興市場への伝播が顕著であり、極端な出来事の予測可能性を組み込むことで、インサンプルおよびアウトオブサンプルの両方で優れた予測性能を達成していることが判明した。

ABSTRACT

This paper examines quantile dependence between international stock markets and evaluates its use for improving volatility forecasting. First, we analyze quantile dependence and directional predictability between the US stock market and stock markets in the UK, Germany, France and Japan. We use the cross-quantilogram, which is a correlation statistic of quantile hit processes. The detailed dependence between stock markets depends on specific quantile ranges and this dependence is generally asymmetric; the negative spillover effect is stronger than the positive spillover effect and there exists strong directional predictability from the US market to the UK, Germany, France and Japan markets. Second, we consider a simple quantile-augmented volatility model that accommodates the quantile dependence and directional predictability between the US market and these other markets. The quantile-augmented volatility model provides superior in-sample and out-of-sample volatility forecasts.

研究の動機と目的

• 米国と主要国際株式市場（英国、ドイツ、フランス、日本）の間におけるクオンタイル依存性および方向性予測可能性を検討すること。
• 基本的な依存性測定を超えて、直接的に測定されたクオンタイル依存性をボラティリティ予測に応用するというギャップを埋めること。
• 米国市場からの方向性予測可能性を組み込んだ単純なクオンタイル補正ボラティリティモデルの構築と評価を行うこと。
• クオンタイルベースの伝播効果を活用することで、インサンプルおよびアウトオブサンプルのボラティリティ予測を改善すること。

提案手法

• クオンタイル範囲のリターン系列間の依存性を測定するため、クロス・クオンタイルグラム統計量を用い、非パラメトリックな尾部依存性分析を可能にする。
• 特定のクオンタイルにおける一方の市場から他方への方向性予測可能性を検出するため、クオンタイル・ヒット過程を用いてクロス・クオンタイルグラムを計算する。
• クロス・クオンタイルグラム統計量に対してボックス・ピアソン検定を適用し、さまざまなラグにおける顕著な自己相関の有無を検証する。
• GJR-GARCHモデルを用いてリターンを標準化し、ボラティリティクラスタリングからの条件付きクオンタイル依存性を分離する。
• 米国市場の尾部イベントから予測される乗法的成分を追加することで、クオンタイル補正ボラティリティモデルを構築する。
• 標準的なボラティリティ損失関数を用いて、インサンプルフィットおよびアウトオブサンプルの予測精度の両面からモデルの性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国株式市場と主要国際株式市場との間に顕著なクオンタイル依存性が存在するか。また、その依存性はクオンタイル範囲によって異なるか。
• RQ2 米国市場から他の市場への方向性予測可能性は、左尾部と右尾部の出来事において、大きさと持続性の面で異なるか。
• RQ3 特に米国市場の尾部イベントからのクオンタイルベースの依存性は、他の市場のボラティリティ予測を改善できるか。
• RQ4 米国市場からの方向性予測可能性を組み込むことで、英国、ドイツ、フランス、日本市場のボラティリティモデルの予測精度はどのように変化するか。
• RQ5 標準化された残差を用いて条件付き異分散性を制御した後でも、米国市場の尾部イベントの予測力は他の市場に対して頑健か。

主な発見

• 負の伝播（左尾部依存性）は正の伝播（右尾部依存性）よりも顕著に強く、左尾部では大きなラグにおいてもクロス・クオンタイルグラム値が高く、有意である。
• 米国市場から英国、ドイツ、フランス、日本市場への方向性予測可能性は、逆方向よりも顕著であり、米国市場が尾部イベントにおいてリーダーシップを発揮していることを示している。
• GJR-GARCHの残差を用いてリターンを標準化した後でも、米国市場から他の市場への方向性予測可能性は左尾部では最初のラグでのみ有意であり、逆方向では消失している。
• 米国市場の尾部イベントを予測成分として組み込んだクオンタイル補正ボラティリティモデルは、インサンプルフィットおよびアウトオブサンプルの両方で優れた性能を示している。
• 予測精度の向上は特に左尾部で顕著であり、リスク管理およびポートフォリオ配分において非対称な依存性の重要性が裏付けられている。
• クロス・クオンタイルグラムは、米国市場が市場の下落時におけるシステミックリスク伝播の主要因であることを示しており、特にヨーロッパおよび日本株式市場に対して顕著である。