Volatility変動モデルを用いたドル円相場の価格決定

目的

ドル円相場の価格予想を行う。
以下の参考記事の再現性の確認

ソロスチャート

ジョージ ソロスの経験則により、為替相場の値動きは両国のマネタリーベース比に相関する。
(日本のマネタリーベース / アメリカのマネタリーベース)を示す。

金利平価説

代表的な為替レート決定モデルとして金利平価説が挙げられる。

(1)カバー付き金利平価説(Covered interest rate parity)

\Delta e_{t+1} = \alpha + \beta・((f_t - \epsilon_t )/ \epsilon_t) + \epsilon_t 

(2)カバー無し金利平価説(Uncovered interest rate parity)

\Delta e_{t+1} = \alpha + \beta・(i^*_t - i_t) + \epsilon_t 

[1]参照

本題(Volatility変動モデル)

TARCH-Mモデル

\Delta e_{t+1} = \alpha + \beta・(i^*_t - i_t) + \gamma・\Delta(MB_t^*/MB_t) + \zeta・log(\sigma^2_t) + \epsilon_t \\
\sigma^2_t = C(1) + C(2)・\epsilon^2_{t-1} + C(3)・\epsilon^2_{t-1}・1_{\epsilon_{t-1} < 0} + C(4)・\sigma^2_{t-1}

[1]参照

尚、参考文献より以下の実験値が与えられている

係数	係数値
α	0.814
β	-1.895
γ	-0.229
ζ	3.968
C(1)	0.445
C(2)	-0.080
C(3)	0.364
C(4)	0.568

a = 0.814
b = -1.895
c = -0.229
d = 3.968

c1 = 0.445
c2 = -0.080
c3 = 0.364
c4 = 0.589

b4wnoise = 0.01
b4sigma = 0.01
b4baserastion = 1.0


def nextvalue(usdcall, usdbase, jpycall, jpybase, usdjpy):
    global b4baserastion, b4wnoise

    mean = 0.0
    std = 1.0
    wnoise = random.gauss(mean, std)

    s2 = sigma2()
    delta = (jpybase/usdbase)-b4baserastion
    b4baserastion = (jpybase/usdbase)

    deltaprice = a + b*(jpycall - usdcall) + c*delta + \
        d*(math.log(s2)) + wnoise
    b4wnoise = copy.copy(wnoise)

    return usdjpy + deltaprice


def sigma2():
    global b4sigma, b4wnoise

    if b4wnoise < 0:
        sigma2 = c1 + c2*(b4wnoise ** 2) + c3*(b4wnoise ** 2) + c4*b4sigma
    else:
        sigma2 = c1 + c2*(b4wnoise ** 2) + c4*b4sigma

    b4sigma = copy.copy(sigma2)
    return sigma2

参考記事

[1]

[2]

[3]