In this paper, we investigated a Value-at-Risk approach to the volatility of two crude oil markets (Brent and Dubai). We also assessed the performance of various VaR models (RiskMetrics, GARCH, IGARCH and FIGARCH models) with the normal and skewed Student-t distribution innovations. The FIGARCH model outperforms the GARCH and IGARCH models in capturing the long memory property in the volatility of crude oil markets returns. This implies that the long memory property is prevalent in the volatility of crude oil returns. In addition, from the results of VaR analysis, the FIGARCH model with the skewed Student-t distribution innovation predicts critical loss more accurately than other models with the normal distribution innovation for both long and short positions. This finding indicates that the skewed Student-t distribution innovation is better for modeling the skewness and excess kurtosis in the distribution of crude oil returns. Overall, these findings might improve the measurement of the dynamics of crude oil prices and provide an accurate estimation of VaR for buyers and sellers in crude oil markets.
Persistence is one of the typical characteristics appearing in the volatility of financial time series. According to the recent researches, the volatility persistence may be due to either volatility shifts or long-range dependence. In this paper, we consider residual-based CUSUM tests to distinguish volatility persistence, long-range dependence and volatility shifts in GARCH models. It is observed that this test procedure achieve reasonable powers without a size distortion. Moreover, we employ AIC and BIC criteria to estimate the change points and the number of change points in volatility. We demonstrate the superiority of residual-based CUSUM tests on various Monte Carlo simulations and empirical data analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.8-8
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2018
전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.
증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.
자본시장에서 자산가격결정이론의 대부분은 투자자산의 기대수익률과 변동성이 시간의 흐름에 따라 일정한 것으로 가정하여 왔다. 그러나 최근의 연구 성과에 의하면 주식수익률의 변동성이 동분산이라기 보다는 이분산일 가능성이 높다는 것이다. 1982년 Engle에 의하여 개발된 자기회귀 조건부 이분산모형(ARCH)이 제시된 이래 ARCH형태의 모형개발이 계속 이루어져 왔다. 본 논문은 ARCH형태의 이분산모형 가운데서 EGARCH모형을 이용하여 위험프레미엄과 조건부 이분산과의 관계와 더불어 기대하지 않은 수익률변화와 변동성과의 관계를 규명하고자 노력하였다. 1980년에서 1994년까지의 주가자료를 전체기간과 세부기간(4기간)으로 분류하여 기술 통계량 분석을 행하고, 종합주가지수초과수익률, 동일 가치 가중지수초과수익률, 대형주 주가지수초과수익률, 소형주 주가지수초과수익률에 대하여 EGARCH모형 을 적용하여 실증분석 하였다. 그 결과 위험프레미엄과 조건부 이분산은 시간이 지남에 따라 일정한 관계를 보여주지 못하고 있어 투자자의 위험회피도(危險回避度)가 변화함을 보여주었다. 기대하지 않은 수익률변화와 변동성 관계에서는 기대하지 않은 음(陰)(-)의 주식수익률이 기대하지 않은 양(陽)(+)의 주식수익률보다 상대적으로 더 큰 변동성을 가져오는 것으로 보여 우리나라 주식시장에서 주식수익률의 변동성 정보의 비대칭 반응효과가 존재하는 것으로 나타났다.
We focus on the functional autoregressive conditional heteroscedasticity (fARCH) modelling to analyze intraday volatilities based on high frequency financial time series. Multivariate volatility models are investigated to approximate fARCH(1). A formula of multi-step ahead volatilities for fARCH(1) model is derived. As an application, in implementing fARCH(1), a choice of appropriate time interval for the intraday return is discussed. High frequency KOSPI data analysis is conducted to illustrate the main contributions of the article.
This study aims to develop and analyze the performance of a selective option straddle strategy based on forecasted volatility to improve the weakness of typical straddle strategy solely based on negative volatility risk premium. The KOSPI 200 option volatility is forecasted by the SVM model combined with the asymmetric volatility spillover effect. The selective straddle strategy enters option position only when the volatility is forecasted downwardly or sideways. The SVM model is trained for 2008-2014 training period and applied for 2015-2018 testing period. The suggested model showed improved performance, that is, its profit becomes higher and risk becomes lower than the benchmark strategies, and consequently typical performance index, Sharpe Ratio, increases. The suggested model gives option traders guidelines as to when they enter option position.
There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(l989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.
The primary objective of this paper investigates whether asymmetric volatility phenomenon is caused by differences of opinion among investors and analyses information availability has an effect on asymmetric volatility. The empirical test period covers recent 6 years from January 4, 2000 to December 29, 2005. Five portfolios have been formed according to information availability(volume and market value). For the purpose of this study, We use TGARCH model, TGARCH-M model and adjusted model which include trading volume as a proxy differences of opinion among investors. The results are summarized as follows ; First, adjusted model analysis shows that asymmetric volatility phenomenon is disappeared or asymmetric coefficient and ratio is decreased than basis model. Second, portfolio analysis shows that the higher volume and market value, the more prominent asymmetric volatility phenomenon. And adjusted model analysis shows the higher volume and market value, the more decrease asymmetric ratio. Over all, assertion that differences of opinion among investors has caused asymmetric volatility phenomenon is regarded as reasonable. And, We see that information availability have great effect on asymmetric volatility phenomenon. We think that theses results can also occur opinion adjustment of optimistic investors. Namely, asymmetric volatility phenomenon can occur difference of information authenticity.
The volatility in the stock market responds differently to information types. That is, the asymmetric volatility exists in the stock market which responds more to unexpected negative returns due to bad news than unexpected positive returns due to good news. This paper examines the asymmetric response of the volatility of KOSPI, large-cap, middle-cap, and small-cap indices returns which is announced in Korea exchange (KRX) by using the MA-GJR model and the MA-EGARCH model. According to empirical analyses, it shows that the asymmetric response of volatility exists in all indices regardless of volatility estimation models and the degree of the asymmetric volatility response of the small-cap index returns is greater than that of the large-cap index returns. Moreover, this results also observed robustly during the period of both before and after the global financial crisis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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