• 제목/요약/키워드: GARCH (1,1)

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TAR-GARCH 모형을 이용한 국내 주가 자료 분석 (TAR-GARCH processes as Alternative Models for Korea Stock Prices Data)

  • 황선영;김은주
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.437-445
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    • 2000
  • 국내 주가시계열을 분석하기 위해 기존의 비선형시계열모형인 분계점을 가진 자기외귀모형(TAR)과 일반화 이분산자기회귀모형(GARCH)을 비교 분석한 후, 이 두가지 모형을 결합시킨 새로운 모형 TAT-GARCH모형을 제안하였다. 이 모형은 그 자체로도 이론적인 관삼의 대상이 되어 연관된 모수추정 기법을 제시하였고 국내 개별 주가시계열 자료의 분석에 있어서 제안된 모형이 기존의 모형들 보다 상대적으로 더 좋은 예측치를 제공할 수 있음을 특정 9개 회사의 주가분석을 통해 알아보았다.

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On geometric ergodicity and ${\beta}$-mixing property of asymmetric power transformed threshold GARCH(1,1) process

  • Lee, Oe-Sook
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권2호
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    • pp.353-360
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    • 2011
  • We consider an asymmetric power transformed threshold GARCH(1.1) process and find sufficient conditions for the existence of a strictly stationary solution, geometric ergodicity and ${\beta}$-mixing property. Moments conditions are given. Box-Cox transformed threshold GARCH(1.1) is also considered as a special case.

이차형식 변동성 Q-GARCH 모형의 비교연구 (Quadratic GARCH Models: Introduction and Applications)

  • 박진아;최문선;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제24권1호
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    • pp.61-69
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    • 2011
  • 다양한 GARCH류 모형들의 변동성 함수를 살펴보면 흥미롭게도 거의 대부분 모형에서 수익률의 일차항( rst or der term)이나 수익률과 변동성의 교차항(interaction term)이 나타나지 않는다. 일차항과 교차항은 변동성의 비대칭성을 설명하는 역할을 할 수 있으며 $h_t$의 회귀분석식의 형태로 볼 때 변동성 함수의 일반적인 이차형식(quadratic form)을 구성한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 변동성과 수익률들 사이의 교차항 및 일차항을 포함한 이차형식(quadratic form) 변동성 모형들을 소개하고, 국내 금융시계열 자료에 적용한 후 비교 분석하고자 한다.

Modelling KOSPI200 Data Based on GARCH(1,1) Parameter Change Test

  • Park, Si-Yun;Lee, Sang-Yeol
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권1호
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    • pp.11-16
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    • 2007
  • Since the seminal work of Engle (1982), many researchers and practitioners have developed ARCH-type models to deal with volatility modelling, which, for instance, is crucial to perform the task of derivative pricing, measuring risk, and risk hedging. In this paper, we base the GARCH(1,1) model to analyze the KOSPI200 data, and perform the CUSUM test for detecting parameter changes in the GARCH model. It is shown that the data suffers from a parameter change.

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재무 시계열 자료의 이상치 탐지 기법 연구 (A Study on Outlier Detection Method for Financial Time Series Data)

  • 하명호;김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제23권1호
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    • pp.41-47
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    • 2010
  • 본 연구에서는 재무 시계열 자료를 분석하는데 있어 유용하게 쓰이는 이분산성 시계열 모형하에서 이상치 탐지 기법을 적용하여 그 효율성을 보이고자 한다. 먼저 GARCH 모형과 GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법에 대해 소개하고, 적용된 방법이 기존의 전통적인 이상치 탐지 방법보다 성능이 우수함을 시뮬레이션과 실제 KOSPI 자료에 적합시켜 입증하였다.

Modeling Stock Price Volatility: Empirical Evidence from the Ho Chi Minh City Stock Exchange in Vietnam

  • NGUYEN, Cuong Thanh;NGUYEN, Manh Huu
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제6권3호
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    • pp.19-26
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    • 2019
  • The paper aims to measure stock price volatility on Ho Chi Minh stock exchange (HSX). We apply symmetric models (GARCH, GARCH-M) and asymmetry (EGARCH and TGARCH) to measure stock price volatility on HSX. We used time series data including the daily closed price of VN-Index during 1/03/2001-1/03/2019 with 4375 observations. The results show that GARCH (1,1) and EGARCH (1,1) models are the most suitable models to measure both symmetry and asymmetry volatility level of VN-Index. The study also provides evidence for the existence of asymmetric effects (leverage) through the parameters of TGARCH model (1,1), showing that positive shocks have a significant effect on the conditional variance (volatility). This result implies that the volatility of stock returns has a big impact on future market movements under the impact of shocks, while asymmetric volatility increase market risk, thus increase the attractiveness of the stock market. The research results are useful reference information to help investors in forecasting the expected profit rate of the HSX, and also the risks along with market fluctuations in order to take appropriate adjust to the portfolios. From this study's results, we can see risk prediction models such as GARCH can be better used in risk forecasting especially.

이중-분계점 ACD-GARCH 모형을 이용한 일중 고빈도 자료의 주식 수익률 변동성 분석 (Stock return volatility based on intraday high frequency data: double-threshold ACD-GARCH model)

  • 정선아;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.221-230
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    • 2016
  • 주식시장 거래에서 기록되는 고빈도 자료를 사용하여 주식 수익률에 대한 변동성을 분석하였다. 변동성을 설명할 수 있는 한 요소로 주식거래에서 불규칙한 간격으로 발생하는 가격 듀레이션을 생각할 수 있는데, 실제 자료에 ACD 모형을 사용하여 듀레이션을 추정해 보았고, ACD-GARCH 모형을 사용하여 주식 수익률과 변동성에 미치는 듀레이션의 영향을 살펴보았다. 이 과정에서 ACD 모형 추정에는 ML과 EF 방법을 적용하였고, ACD-GARCH 모형에는 이중-분계점(double-threshold)을 추가하여 평균수익률의 비대칭성 및 변동성의 비대칭성을 동시에 분석해 보았다.

LASSO를 이용한 비대칭 GARCH 모형의 변동성 커브 (News Impact Curves of Volatility for Asymmetric GARCH via LASSO)

  • 윤재은;이정원;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제27권1호
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    • pp.159-168
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    • 2014
  • Engle과 Ng (1993)가 제안한 뉴스 임팩트 커브(NIC)는 표준적인 GARCH 모형에 적용되는 대칭 커브이다. 최근들어 금융시계열의 변동성이 비대칭 성질을 가지는 경향이 있으며 이에 따라 분계점(threshlod) GARCH, 이중선형(bilinear) GARCH 등의 비대칭 모형이 연구되고 있다. 본 논문은 비대칭 모형의 변동성 커브에 대해 연구하고 있으며 LASSO를 통한 방법론을 제안하고 있다. 제시된 방법론을 국내 KOSDAQ 자료분석을 통해 예시해 보았다.

Yeo-Johnson 변환을 통한 비대칭 GARCH 모형 (Asymmetric GARCH model via Yeo-Johnson transformation)

  • 정환식;조신섭;여인권
    • 응용통계연구
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    • 제37권1호
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    • pp.39-48
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    • 2024
  • 이 논문에서는 비대칭 지렛대 효과를 처리하기 위한 확장된 GARCH 모형을 소개한다. 표준 GARCH 모형의 분산은 이전의 조건부 분산과 이전의 잔차 제곱 항으로 구성되어 있다. 잔차 제곱항으로는 비대칭 지렛대 효과를 모형화할 수 없는데 이 논문에서는 Yeo-Johnson 변환을 이용하여 지렛대 효과를 설명하는 확장된 GARCH 모형을 제안한다. Yeo-Johnson 변환은 변환 모수를 조절하여 비대칭 자료를 보다 정규성 또는 대칭성을 만족하도록 만든데 우리는 Yeo-Johnson 변환의 성질을 역으로 이용하여 비대칭 변동성을 모형화 한다. 제안 모형의 특징에 대해 살펴보고 모수 추정에 대해 알아본다. 제안 모형에서 예측과 예측구간을 어떻게 구하는지 살펴보고 실증 자료분석을 통해 제안모형과 GARCH, 비대칭 지렛대 효과를 모형화한 다른 GARCH 모형을 비교해 본다.