| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-17 17:10 MCMC for Value-at-Risk estimation ○Igor Zavialov・Kazushi Ikeda（NAIST）  NC2019-11 |
|
| 抄録 | （和） | Value-at-Risk models (VaR) are powerful tools for financial risk management and are widely used by regulating authorities. The performance of risk assessment is difficult to analyze due to complex market conditions; therefore, new models have been continuously developing. In this work we present Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method for VaR estimation. We run MCMC sampling on real stock data and compare this method to the existing methods for VaR estimation such as historical or ordinary Monte Carlo methods. |
| （英） | Value-at-Risk models (VaR) are powerful tools for financial risk management and are widely used by regulating authorities. The performance of risk assessment is difficult to analyze due to complex market conditions; therefore, new models have been continuously developing. In this work we present Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method for VaR estimation. We run MCMC sampling on real stock data and compare this method to the existing methods for VaR estimation such as historical or ordinary Monte Carlo methods. | |
| キーワード | （和） | Value-at-Risk / Markov Chain Monte Carlo / / / / / / |
| （英） | Value-at-Risk / Markov Chain Monte Carlo / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 88, NC2019-11, pp. 41-44, 2019年6月. | |
| 資料番号 | NC2019-11 | |
| 発行日 | 2019-06-10 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2019-11 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2019-06-17 - 2019-06-19 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | MCMC for Value-at-Risk estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Value-at-Risk / Value-at-Risk |
| キーワード(2)（和/英） | Markov Chain Monte Carlo / Markov Chain Monte Carlo |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Igor Zavialov / Igor Zavialov / |
| 第1著者 所属（和/英） | Nara Institute of Science and Technology (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | いけだ かずし / Kazushi Ikeda / イケダ カズシ |
| 第2著者 所属（和/英） | Nara Institute of Science and Technology (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-17 17:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2019-11 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.88 |
| ページ範囲 | pp.41-44 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-06-10 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]