• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.229-236
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• 2011

A continuous time stochastic volatility model for financial assets suggested by Barndorff-Nielsen and Shephard (2001) is considered, where the volatility process is modelled as an Ornstein-Uhlenbeck type process driven by a general L$\'{e}$vy process and the price process is then obtained by using an independent Brownian motion as the driving noise. The uniform ergodicity of the volatility process and exponential ${\alpha}$-mixing properties of the log price processes of given continuous time stochastic volatility models are obtained.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제40권4호
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• pp.1-22
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• 2018

We estimate three continuous-time stochastic volatility models following the approach by Aït-Sahalia and Kimmel (2007) to compare the Korean and US stock markets. To do this, the Heston, GARCH, and CEV models are applied to the KOSPI 200 and S&P 500 Index. For the latent volatility variable, we generate and use the integrated volatility proxy using the implied volatility of short-dated at-the-money option prices. We conduct MLE in order to estimate the parameters of the stochastic volatility models. To do this we need the transition probability density function (TPDF), but the true TPDF is not available for any of the models in this paper. Therefore, the TPDFs are approximated using the irreducible method introduced in Aït-Sahalia (2008). Among three stochastic volatility models, the Heston model and the CEV model are found to be best for the Korean and US stock markets, respectively. There exist relatively strong leverage effects in both countries. Despite the fact that the long-run mean level of the integrated volatility proxy (IV) was not statistically significant in either market, the speeds of the mean reversion parameters are statistically significant and meaningful in both markets. The IV is found to return to its long-run mean value more rapidly in Korea than in the US. All parameters related to the volatility function of the IV are statistically significant. Although the volatility of the IV is more elastic in the US stock market, the volatility itself is greater in Korea than in the US over the range of the observed IV.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.213-231
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• 2003

본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 경제분석
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• 제17권2호
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• pp.27-55
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• 2011

최근 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되면서 이에 대한 원인으로 금융시장의 군집 행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 군집행동의 시계열적 특성을 파악할 수 있는 실증적 연구는 거의 없었다. 따라서 본 연구는 연속신념시스템(continuous beliefs system)의 이론적 확장을 통해 군집행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 군집행동 파라미터를 도출하였으며 이를 추정하기 위한 계량모형을 제안하였다. 또한 이 모형의 효율적 추정을 위해 MCMC 추정법을 적용하였다. KOSPI와 DOW 지수월별자료를 이용한 실증분석 결과에 의하면 미국보다 우리나라 주식시장의 군집행동이, 그리고 글로벌 금융위기 전보다 글로벌 금융위기 이후에 군집행동이 강하게 나타났다. 또한 글로벌 금융위기로 인해 군집행동의 변동성(표준편차)이 증가하였으며 군집행동은 수익률 변동성과는 달리 지속적인 자기상관을 유지하지 않았다. 이런 결과는 군집행동이 금융시장을 불안하게 만드는 한 원인이 될 수 있음을 나타낸다.