Purpose - The purpose of this paper is to analyze the dynamic factors of the daily FX implied volatility based on the fractional integration methods focusing on long memory feature and structural changes. Design/methodology/approach - This paper uses the daily FX implied volatility data of the EUR-USD and the JPY-USD exchange rates. For the fractional integration analysis, this paper first applies the basic ARFIMA-FIGARCH model and the Local Whittle method to explore the long memory feature in the implied volatility series. Then, this paper employs the Adaptive-ARFIMA-Adaptive-FIGARCH model with a flexible Fourier form to allow for the structural changes with the long memory feature in the implied volatility series. Findings - This paper finds statistical evidence of the long memory feature in the first two moments of the implied volatility series. And, this paper shows that the structural changes appear to be an important factor and that neglecting the structural changes may lead to an upward bias in the long memory feature of the implied volatility series. Research implications or Originality - The implied volatility has widely been believed to be the market's best forecast regarding the future volatility in FX markets, and modeling the evolution of the implied volatility is quite important as it has clear implications for the behavior of the exchange rates in FX markets. The Adaptive-ARFIMA-Adaptive-FIGARCH model could be an excellent description for the FX implied volatility series
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.507-518
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2017
Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권2호
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pp.199-215
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2018
Interest in $PM_{10}$ concentrations have increased greatly in Korea due to recent increases in air pollution levels. Therefore, we consider a forecasting model for next day $PM_{10}$ concentration based on the principal elements of air pollution, weather information and Beijing $PM_{2.5}$. If we can forecast the next day $PM_{10}$ concentration level accurately, we believe that this forecasting can be useful for policy makers and public. This paper is intended to help forecast a daily mean $PM_{10}$, a daily max $PM_{10}$ and four stages of $PM_{10}$ provided by the Ministry of Environment using various data mining techniques. We use seven models to forecast the daily $PM_{10}$, which include five regression models (linear regression, Randomforest, gradient boosting, support vector machine, neural network), and two time series models (ARIMA, ARFIMA). As a result, the linear regression model performs the best in the $PM_{10}$ concentration forecast and the linear regression and Randomforest model performs the best in the $PM_{10}$ class forecast. The results also indicate that the $PM_{10}$ in Seoul is influenced by Beijing $PM_{2.5}$ and air pollution from power stations in the west coast.
다년동안 지속되는 가뭄현상이 빈번하게 발생하고 있지만, 우리나라에서는 지금까지 장기 가뭄보다 단기 가뭄에 초점을 맞춰 연구가 진행되어 왔다. 다년 가뭄을 반영하지 않고 댐의 저수용량을 평가할 경우, 저수용량이 과소평가될 수 있기 때문에 다년간의 가뭄을 반영한 시계열 모형을 통해 다양한 시나리오를 생성하고 분석해야 한다. 본 연구에서는 2015년부터 2017년까지 장기 가뭄이 발생한 보령댐의 1998년-2017년까지의 관측 월평균 유입량 자료를 바탕으로 Autoregressive Moving Average(ARMA)시계열 모형과 Hurst Coefficient를 추가하여 장기지속성을 반영하도록 개발된 시계열 모형인 Autoregressive Fractionally Integreated Moving Average(ARFIMA)를 사용하여 보령댐 500년 기간의 유입량 자료를 생성하였다. Hurst Coefficient는 Hurst가 제안한 Rescaled Range(R/S)방법 외에도 경험식, 이론식을 모두 사용하여 산정하였다. 생성된 자료가 관측 자료의 장기지속성을 잘 반영하는지에 대한 검증을 위해 관측자료의 누적유입량으로부터 선형 이동평균방법을 사용하여 가뭄기준을 산정하고, 생성한 유입량 자료가 장기가뭄을 반영하고 있는지 판단하였다. 그 결과 가뭄의 장기지속성을 잘 반영하는 시계열 모형을 선정하였으며, 향후 연구를 통해 미래 기후변화 시나리오를 반영한 장기가뭄 분석을 수행할 예정이다.
Purpose - This paper analyzes the market efficiency focusing on the long memory properties of the domestic futures market. By decomposing futures prices into yield and volatility and looking at the long memory properties of the time series, this study aims to understand the futures market pricing and change behavior and risks, specifically and in detail. Design/methodology/approach - This study analyzes KOSPI 200 futures, KOSDAQ 150 futures, 3 and 10-year government bond futures, US dollar futures, yen futures, and euro futures, which are among the most actively traded on the Korea Exchange. To analyze the long memory and market efficiency, we used the Variance Ratio, Rescaled-Range(R/S), Geweke and Porter-Hudak(GPH) tests as semi- parametric methods, and ARFIMA-FIGARCH model as the parametric method. Findings - It was found that all seven futures supported the efficiency market hypothesis because the property of long memory turned out not to exist in their yield curves. On the other hand, in futures volatility, all 7 futures showed long memory properties in the analysis, which means that if new information is generated in the domestic futures market and the market volatility once expanded due to the impact, it does not decrease or shrink for a long period of time, but continues to affect the volatility. Research implications or Originality - The results of this paper suggest that it can be useful information for predicting changes and risks of volatility in the domestic futures market. In particular, it was found that the long memory properties would be further strengthened in the currency futures and bond rate futures markets after the global financial crisis if the regime changes of the domestic financial market are taken into account in the analysis.
경제에 미친 충격이 경제에 일시적 영향을 미치고 사라지며 그 영향력이 곧 소멸하고 마는 경우와 영구히 존속하는 경우가 있을 수 있다. 경제에 불현듯 다가와 영향력을 행사한 충격이 일시적으로 존재하고 사라지느냐 아니면 영원히 또는 장기적으로 존재하느냐 하는 것은 경제 현상을 시계열적으로 파악하고 이해하는 데 중요한 요소이다. 충격이 경제 내에 장기기억으로 존재한다면 경제 현상은 경제가 시작되는 순간부터 현재까지의 충격들의 결합적 집합이라 할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 적분확률과정의 모수 d가 정수를 갖지 않고 비정수를 갖을 때의 ARIMA(p, d, g)process, 즉 ARFIMA(p, d, q)process의 비정수차분 모수 d를 추정 하고자 한다. 그리고 이 비정수차 분모수의 추정과 검정을 통하여 우리나라의 주가가 충격을 받았을 때 이 충격을 금시 해소시키고 버리는지, 또는 장기적으로 기억하여 항상 주가에 반영시키고 있는지의 여부를 검증하였다. 이 논문에서는 periodogram 방법과 lag window 방법을 다같이 사용하여 차분모수 d를 추정하고 표준오차를 계산하여 d의 추정치에 대한 기각여부를 검정한 우리나라의 주식시장은 충격에 대한 장기기억을 보유하고 있다는 것을 발견하였다. 이와 같은 발견은 충격적이다.
본 연구는 글로벌 경제통합화를 통한 인도의 주식시장과 다른 주식시장의 변동성간에 연관성을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 분산비검정에서 모든 기간의 주식시장은 자기상관이 존재하지 않았고 또한 고전적 RS모형에서 모든 기간이 자기상관이 존재하지 않았으나, 수정된 RS모형에서도 거의 모든 기간에서 장기기억이 존재하였다. 둘째, 단위근검정에서 모든 기간이 단위근이 존재하지 않아 시계열이 안정적이고, 모든 수정$R^2$는 높은 설명력을 나타냈다. 또한 ARFIMA모형에서 모두 정상적 조건을 만족하고 모든 시계열이 장기기억을 나타내었다. 셋째, VAR과 다변량 비대칭 BEKK모형에서 글로벌 금융위기전의 경우, 조건부 평균식에서 영국과 대만의 자국시장이 강하고, 일방향으로 일본에서 인도로, 대만에서 중국(한국, 미국)으로, 미국(일본)에서 영국으로 강한 조건부 평균전이효과가 존재하였다. 조건부 분산식에서 GARCH는 시장자체의 ARCH계수의 결과와 동일한 방향의 강한 조건부 변동성전이효과를 보여주었다. 세 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며, 시장간 일방향의 비대칭효과가 존재하였다. 넷째, 글로벌 금융위기후의 경우, 조건부 평균식에서 대만의 자국시장만이 강하게 영향을 나타내고, 일방향으로 인도에서 미국으로, 대만에서 일본으로, 한국에서 독일로 강한 조건부 평균전이효과가 존재하였다. 조건부 분산식에서는 위기전의 결과와 동일한 강한 조건부 변동성전이효과가 존재하였고 영국의 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며, 대만에서 독일로 일방향의 비대칭효과가 존재하였다. 다섯째, 우도비검정에서는 다른 검정결과와는 다르게 모든 기간에서 인도는 타국의 주식시장에 영향을 미치지 않고 동시에 타국의 주식시장에 의해 영향을 받지 않았다. 따라서 본 연구는 글로벌 경제통합화를 통한 인도와 다른 주식시장의 변동성간에 연관성을 파악함으로써 타국의 주식시장에서 인도로의 수익률(변동성)전이효과와 타국의 주식시장간 일(양)방향의 비대칭적 반응을 관찰함으로써 타국의 주식시장간의 여러 인과관계를 확인하였다.
이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.
전세계적으로 기후변화로 인해 3년 이상의 기간동안 지속되는 다년 가뭄의 빈도와 심도가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해도 증가하고 있다. 본 연구에서는 이를 반영하여 전국 다목적댐 및 용수댐에서 모두 주요 가뭄 대응 대책으로 사용되고 있는 현행 용수공급 조정기준을 개선하는 방안을 제안하고자 한다. 가장 먼저, 장기 기억 반영이 가능한 시계열 모형인 ARFIMA(Autoregressive Fractional Integrated Moving Average) 모델을 사용하여 다양한 강도의 장기 기억을 가지고 있는 연간 유입량을 생성하였다. 이후, 연간 유입량을 k-최근접 이웃 방법 기반의 배분 도구를 사용하여 10일 단위 유입량으로 분배하였으며 이를 대체 용수공급 조정기준을 생성하기 위한 입력 변수로 사용하였다. 새로운 용수공급 조정기준은 매 시점마다 새롭게 업데이트되는 정보를 통해 현행 기준과 함께 적응형으로 저수지 운영에 사용되었다. 다년 가뭄이 반영된 유입량으로 적응형으로 저수지 운영을 관측 유입량 하에서 빈도와 크기의 측면에서 분석을 시행하였다. 그 결과, 심각한 실패(물 부족 비율 30% 이상)의 빈도의 경우 현행 기준 운영 시 6.14%에서 적응형 운영 시행 시 2.99%로 개선되었지만, 전체 기간 동안의 신뢰도는 적응형 운영보다(26.42%) 현행 운영 하에서 더욱 나은 결과를 보였다(41.19%). 위와 같은 분석 결과는 심각한 실패의 빈도와 크기를 줄이는 용수공급 조정기준을 시행하는 원론적인 목적과 일치하기에, 본 연구에서 제안하는 다년 가뭄에 대비한 적응형 운영 방안은 향후 길게 지속되는 가뭄 조건에서 저수지 운영 정책으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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