ボラティリティの高い市場における定量的リスク管理：FTSE指数のためのエクスペクタイルベースのフレームワーク

Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index

July 16, 2025

著者: Abiodun Finbarrs Oketunji

cs.AI

要旨

本研究は、FTSE 100指数に適用されたエクスペクタイルベースの手法に焦点を当て、変動の激しい市場における定量的リスク管理のフレームワークを提示する。伝統的なリスク指標であるバリュー・アット・リスク（VaR）は、2008年の金融危機やその後の市場の変動期において、市場のストレス下で重大な限界を示してきた。本研究では、従来の分位点ベースのアプローチの欠点を克服するため、テールリスクに対する感度を高め、極端な市場条件下での安定性を向上させた先進的なエクスペクタイルベースのフレームワークを開発する。研究では、FTSE 100の20年間にわたるリターンデータを使用し、高ボラティリティ期、市場暴落期、回復期を含む期間を分析対象とする。本手法では、エクスペクタイル回帰モデルのための新しい数学的定式化、時系列分析を用いた閾値決定技術の強化、および堅牢なバックテスト手順を導入する。実証結果は、エクスペクタイルベースのバリュー・アット・リスク（EVaR）が、様々な信頼水準や市場条件において、従来のVaR指標を一貫して上回ることを示している。このフレームワークは、変動期において優れた性能を発揮し、モデルリスクを低減し、予測精度を向上させる。さらに、本研究は金融機関向けの実践的な導入ガイドラインを確立し、規制遵守とポートフォリオ管理のためのエビデンスに基づく提言を提供する。これらの知見は、金融リスク管理に関する文献に大きく貢献し、変動の激しい市場環境に対処する実務家にとって有用なツールを提供するものである。

English

This research presents a framework for quantitative risk management in volatile markets, specifically focusing on expectile-based methodologies applied to the FTSE 100 index. Traditional risk measures such as Value-at-Risk (VaR) have demonstrated significant limitations during periods of market stress, as evidenced during the 2008 financial crisis and subsequent volatile periods. This study develops an advanced expectile-based framework that addresses the shortcomings of conventional quantile-based approaches by providing greater sensitivity to tail losses and improved stability in extreme market conditions. The research employs a dataset spanning two decades of FTSE 100 returns, incorporating periods of high volatility, market crashes, and recovery phases. Our methodology introduces novel mathematical formulations for expectile regression models, enhanced threshold determination techniques using time series analysis, and robust backtesting procedures. The empirical results demonstrate that expectile-based Value-at-Risk (EVaR) consistently outperforms traditional VaR measures across various confidence levels and market conditions. The framework exhibits superior performance during volatile periods, with reduced model risk and enhanced predictive accuracy. Furthermore, the study establishes practical implementation guidelines for financial institutions and provides evidence-based recommendations for regulatory compliance and portfolio management. The findings contribute significantly to the literature on financial risk management and offer practical tools for practitioners dealing with volatile market environments.