• 제목/요약/키워드: 비대칭 이분산성

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제곱수익률 그래프와 TGARCH 모형을 이용한 비대칭 변동성 분석 (Squared Log-return and TGARCH Model : Asymmetric Volatility in Domestic Time Series)

  • 박진아;송유진;백지선;황선영;최문선
    • 응용통계연구
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    • 제20권3호
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    • pp.487-497
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    • 2007
  • 일반적인 ARCH 형태의 모형들은 자산수익률의 급첨 (leptokurtic; heavy-tail) 성질과 변동성 집중 (volatility clustering) 현상 등의 특징을 잘 포착해내는 반면, 수익률의 부호에 따른 비대칭 레버리지 효과 (leverage effect)는 반영 할 수 없다는 단점을 가진다. 따라서 최근 금융 시계열 분야에서는 비대칭-조건부-이분산 시계열 모형에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 국내 금융 시계열자료 (KOSPI, KOSDAQ, 환율, 채권, 주요종목의 주가)의 수익률 제곱을 그래프화 하여 비대칭 이분산성을 시각적으로 탐지하고 이를 바탕으로 비대 칭 TGARCH(1,1) 모형을 적합한 후 기존의 대칭 GARCH(1,1) 모형과 비교분석하고자 한다.

KOSPI지수와 원-달러 환율의 변동성의 비대칭성에 대한 실증연구 (Empirical Analyses of Asymmetric Conditional Heteroscedasticities for the KOSPI and Korean Won-US Dollar Exchange Rate)

  • 맹혜영;신동완
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1033-1043
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    • 2011
  • 본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.

일반 자기회귀 이분산 모형을 이용한 시계열 자료 분석 (Analyzing financial time series data using the GARCH model)

  • 김삼용;김진아
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권3호
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    • pp.475-483
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    • 2009
  • 본 연구에서는 한국종합주가지수 데이터를 이용하여 다양한 비선형 시계열 모형들을 소개하였다. 조건부 평균의 선형 모형으로는 상수항 모형, 자기회귀 모형을 살펴보았으며, 비선형 모형으로는 분계점 자기회귀 모형, 지수적 자기회귀 모형을 살펴보았다. 조건부 분산 모형으로는 일반 자기회귀 이분산 모형과 지수적 일반 자기회귀 이분산 모형, Glosten 등 (1993)의 모형 그리고 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형을 살펴보았다. 한편, 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형은 대표적 비대칭성 이분산성 모형인 Zakoian (1993) 모형과 Li와 Li (1996) 모형을 효과적으로 통합할 수 있는 변형된 모형이다. 본 연구에서는, 한국종합주가지수 데이터를 분석하여 새로운 모형의 효율성을 증명하였다.

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On Asymmeticity for Power Transformed TARCH Model

  • Kim, Sahm-Yong;Lee, Sung-Duck;Jeong, Ae-Ran
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제16권2호
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    • pp.271-281
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    • 2005
  • Zokian(1993) and Li and Li(1996) developed TARCH(Threshold ARCH) model, considering the asymmetries in volatility. The models are based on Engle(1982)'s ARCH model and Bollerslev(1986)'s GARCH model. However, two TARCH models can be expressed a common model through Box Cox Power transformation, which was used by Higgins and Bera(1992) for developing NARCH(nonlinear ARCH) model. This article shows the PTARCH(Power transformation TARCH) model is necessary in some condition, and it checks the fact that PTARCH model has better performance comparing estimates and RMSE(Root Mean Square Error) with those of Zakoian's TARCH model and Li and Li's TARCH model. PTARCH model would give contribution in asymmetric study as well as heteroscedastic study.

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베이지안 분위회귀모형을 이용한 지역인구에 영향을 미치는 요인분석 (Factors affecting regional population of Korea using Bayesian quantile regression)

  • 김민영;오만숙
    • 응용통계연구
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    • 제34권5호
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    • pp.823-835
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    • 2021
  • 지역별 인구의 분포에 영향을 미치는 요인의 파악은 국가의 사회, 경제, 문화적 발전 위한 정부의 인구정책 수립에 매우 중요하다. 본 연구에서는 2019년 인구주택 총조사 자료를 기반으로 대한민국 국토를 서울, 대도시, 기타지역의 세 지역으로 나누어 각 지역에서 소지역의 인구 크기에 영향을 미치는 요인들을 살펴 보았다. 인구 자료의 특징은 매우 비대칭적이며 이분산성을 가지므로 조건부 평균에 초점을 맞추는 일반적인 회귀모형 대신 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 분위회귀모형을 사용하여 인구의 크기에 따라 변화하는 각 요인의 세부적인 영향을 살펴보았다. 분석결과 서울, 대도시, 기타지역에 따라 그리고 같은 지역 내에서도 세부 지역의 인구크기에 따라 요인의 영향이 매우 달라짐을 확인하였다. 이 결과들은 인구관련 변수들이 지역 마다 매우 이질적인 성질을 가지고 있으며 따라서 획일적인 인구정책이 아닌 지역 특성에 맞는 맞춤형 인구정책을 수립해야 할 필요성을 시사한다.