[4Rin1] インタラクティブセッション２

[4Rin1-29] 主成分分析による高頻度データ内のリスクファクター抽出手法

那須 健太郎²、山下 泰央²、〇高橋 大志¹ (1. 慶應義塾大学、2. 三井住友トラスト・アセットマネジメント株式会社)

キーワード：アセットマネジメント、リスクファクター、高頻度データ

証券投資において資産価格の急激な変動を示すジャンプ・ファクターの推定は重要な役割を果たす。本論文は、高頻度データを用いたジャンプ・ファクターの新たな推定法を提案するものである。本研究では、米国とドイツを対象とし、bi-power variation techniqueおよび主成分分析を採用しジャンプ・ファクターを推定した。分析においては価格変動データから4つのジャンプ・ファクターの獲得した後、主成分分析を通じリスクファクターの新たな指標を獲得した。更に、本分析では、新たに得られた指標と資産価格変との密接な関連性を見出すことができた。