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ヤシン・アイト＝サハリア（1966年、アルジェリア生まれ）は、プリンストン大学のオットー・ハック1903記念金融経済学教授である。彼の主な研究分野は、金融計量経済学と数理統計学である。彼は1998年から2014年まで、プリンストン大学のベンドハイム金融センターの初代所長を務めた。
プリンストン大学に着任する前は、シカゴ大学ブース・ビジネススクールで助教授（1993～96年）、准教授（1996～98年）、金融学教授（1998年）を務めていた。[ 2 ]
彼は、 『Review of Financial Studies』の編集者（2003年～2006年）、『 Journal of Econometrics』の共同編集長（2012年～2018年）、および『Annals of Statistics』の副編集長（2003年～2006年）、『Econometrica』の副編集長（2007年～2013年）、『 Journal of Finance 』の副編集長（ 2007年～2010年）、 『Finance and Stochastics 』の副編集長（ 1996年～2011年）、『Journal of Econometrics』の副編集長（1999年～2012年）、『Journal of Financial Econometrics』の副編集長（2001年～2011年）を務めた。また、西部金融協会の理事（2003年～2006年）も務めた。
アイット・サハリアは、パリのリセ・ルイ・ル・グランのグランゼコール準備学校で学び（1983年から1985年）、 1987年にエコール・ポリテクニックで学士号を取得し、1989年にENSAE ParisTechで修士号を取得し 、1989年に博士号を取得しました。 1993年にマサチューセッツ工科大学で経済学の博士号を取得 。
アイト＝サハリアは、金融経済学における連続時間モデルの推定と検証に根本的な貢献を果たしてきた。
実証金融では、推定または検証されるモデルは離散時間で記述され、実証調査の動機となった理論的な連続時間モデルの近似にすぎないことが非常に多い。Aït-Sahalia はこの近似を取り除く方法を開発した。彼の最初の貢献には、これらのモデルを推定および検証するためのノンパラメトリック法の開発があり、モデルによって予測される密度を、同じ離散周波数でデータからノンパラメトリックに推定された密度と比較するというアイデアを導入した。[ 4 ] [ 5 ]これらの方法は、金利、ボラティリティ、およびその他の変数のダイナミクスの非線形性を明らかにするのに役立ってきた。
大規模なデータサンプルがしばしば利用可能であることと、モデルの正確な仕様が最終結果に大きな影響を与えるという事実が相まって、ノンパラメトリック法は実証ファイナンスにおいて特に魅力的です。Aït-Sahalia はAndrew Loと共に、観測可能な市場データからArrow-Debreu状態価格、すなわちリスク中立密度をノンパラメトリックに推論する方法を開発し、基礎となる資産ダイナミクスの時系列データとクロスセクションオプションデータの共同コレクションに埋め込まれた代表的エージェントの選好を研究しました。[ 6 ] [ 7 ]多くの設定において、経済理論は変数間の関係の方向のみを制限し、その関係の特定の関数形式は制限しません。単調かつ凸なオプション価格関数から始まるリスク中立密度の推定に触発されて、これらの形状制約を満たすノンパラメトリック推定量が、ノンパラメトリック局所多項式推定量の修正として構築されました。[ 8 ]
Aït-Sahalia は、任意の連続時間拡散モデルの遷移密度を閉形式で表現するために、エルミート多項式に基づく級数展開を開発しました。遷移密度を基本密度から始まる時間区間のべき級数として表現する彼の級数展開により、離散的にサンプリングされたデータのみを使用して、任意のパラメトリック連続時間モデルの最尤推定を正確に実装することが可能になります。 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]この方法は、拡散モデルの遷移密度を表現する最も正確で高速な方法であることが示されています。
彼は、高頻度データを使用したモデルの推定とテストにおいて数多くの進歩を遂げており、特にジャン・ジャコッドとの共同研究において、ジャンプの役割と重要性の理解に重点を置いている。彼の研究は、ジャンプとボラティリティを区別する方法、ジャンプが存在するかどうかをテストし、その活動度を推定することを含め、資産リターンのより細かい構造またはスペクトルを分析する方法[ 12 ] 、および高頻度設定で主成分分析を実装する方法を示している[ 13 ] 。 彼はまた、ペル・ミクランドとラン・チャンとの共同研究において、高頻度データにノイズがある状況でボラティリティを推定するためのさまざまな方法を開発した[ 14 ] [ 15 ] 。
アイト＝サハリアは、資産収益率を表現し、それらの間の伝染をモデル化するために、フリオ・カチョ＝ディアスとロジャー・レーベンと共にホークス過程に基づくモデルを提案し、離散データに基づくこれらのモデルの推定方法も提案した。[ 16 ]ホークスジャンプを含む可能性のあるジャンプの影響を受ける収益率のポートフォリオの最適化も、トム・ハードとの共同研究で研究された。
Chenxu LiとChen Xu Liとの最近の研究には、オプションのインプライドボラティリティ曲面に適合するように設計された確率的ボラティリティモデルであるインプライド確率的ボラティリティモデルの開発が含まれます。[ 17 ] [ 18 ]
ヤシン・アイト＝サハリアは、アルフレッド・P・スローン財団（1998～1999年）[ 19 ]とジョン・サイモン・グッゲンハイム記念財団（2008～2009年）[ 20 ]からフェローシップを受けた。
彼は2002年に計量経済学会のフェローに選出され[ 21 ] 、 2004年には数理統計学研究所のフェローに選出され[ 22 ]、2008年にはアメリカ統計協会のフェローに選出され[ 23 ] 、 2013年には金融計量経済学会のフェローに選出され、 2016年にはルイ・バシュリエ研究所のフェローに選出され[ 24 ] 、 2020年には国際応用計量経済学会のフェローに選出された[ 25 ]。彼はまた、 Journal of Econometricsのフェローでもある（1998年）。
彼は研究における卓越性に対して数々の賞を受賞しており、その中にはデニス・J・アイグナー賞（2003年）、FAME年間研究賞（2001年）、コーナーストーン研究賞（1998年）、マイケル・J・ブレナン賞（1997年）、経済研究レビューツアー（1993年）などが含まれる。
彼はまた、教育における卓越性を称え、シカゴ大学ブース・スクールのエモリー・ウィリアムズ賞を受賞した。[ 26 ]
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