金融リスクを表すボラティリティは、時間を通じて確率的に変動し、そのモデリングと予測はリスク管理と金融市場の分析において不可欠です。

最新のバーゼル規制（バーゼルIV）では、VaR（Value-at-Risk）とES（Expected Shortfall）が主要なリスク測定指標として位置づけられています。

ボラティリティのモデリングと予測は、これらのリスク指標の計算においても重要です。

本セミナーでは、金融時系列データのボラティリティモデリングと予測に焦点を当て、ボラティリティ、VaR、ESを計算する方法を学びます。

具体的には、確率的ボラティリティ変動(SV)モデル、非対称SVモデル、および高頻度データから計算される実現ボラティリティ(RV)を用いたモデルなど、基本的なモデルから最新の研究で用いられている手法まで幅広く解説します。

また、Rを用いた為替レートと株価インデックスデータへの実演を通じて、理論と実践の橋渡しを行います。

本セミナーのトピックスは以下の通りです。

1. イントロダクション：金融リスクとボラティリティの基本概念、金融時系列データ分析の背景と重要性、関連文献の紹介
2. SV（確率的ボラティリティ）モデル：金融時系列データにおけるボラティリティの動的な変動を捉えるSVモデルの基礎、MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）によるパラメータ推定方法の解説
3. 非対称SVモデル：市場のレバレッジ効果をモデル化する非対称SVモデルの紹介、MCMCを用いた効果的な推定手法
   
4. RV（実現ボラティリティ）：高頻度データからRVを計算する方法、市場のマイクロストラクチャーノイズや非取引時間によるバイアスへの対処法
5. RVモデル：RVのみを用いたモデル、RVを組み込んだハイブリッドモデル
6. ボラティリティモデルによる予測：ボラティリティ・VaR・ESの予測方法、異なるモデル間の予測性能の比較方法
   
7. 演習：Rコードを用いた為替レートと株価インデックスデータへの実演

このセミナーを通じて、参加者はボラティリティモデリングと予測に関する理論的知識と実践的スキルを深めることができます。

金融分野に興味のあるビジネスパーソンやデータサイエンティストにとって、金融時系列データ分析の能力を向上させることが期待されます。