本研究では、ビットコインのボラティリティ時系列を実現確率的ボラティリティ変動モデルによって調べた。実現確率的ボラティリティ変動モデルのパラメータ推定にはベイズ推定を用い、ベイズ推定はマルコフ連鎖モンテカルロ法によって実行する。計算機時間のもっともかかるボラティリティ変数のサンプリングにはハミルトニアンモンテカルロ法を用いる。本研究では、ハミルトニアンモンテカルロ法に用いられる積分法についても研究し、Minimum-Norm積分法の有効性が高いことが分かった。