• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.33-41
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• 2006

최근 들어 시계열 자료 분석에서 관측된 각 시점에서의 관측치의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, EGARCH, IGARCH 등)들이 옵션 가격 분석이나 환율 변화 등 경제적 시계열 자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터 (1999년 1월 4일 $\sim$ 2003년 12월 30일, 총 1227일)를 바탕으로 조건부 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1), IGARCH(1,1), EGARCH(1,1) 모형에 KOSPI 자료를 적합 시켜 각 모형들의 성능을 비교하여 보았다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.1-14
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• 2013

미국 달러에 대한 한국원화의 17년간 일별 원/달러 환율 시계열 데이터에 대하여 정상 시계열 ARIMA 모형과 변동성을 포함한 시계열 모형인 ARIMA+IGARCH 모형을 적합하여 비교하고 예측을 실시하였다. 또한 환율 데이터에 구조변화가 있어 보이므로 선형구조를 포함한 구조 변화 모형과 자기상관 구조를 포함한 구조 변화 모형을 이용하여 변화점을 추정하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1547-1555
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• 2016

환율의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 원/엔 환율을 원/달러 환율로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 각 환율자료들은 1999년 1월1일부터 2015년 12월 31일까지의 17년간의 일별자료를 2008년 9월13일 시작된 세계금융위기를 기점으로 두 기간으로 나누어 분석하였다. 첫 기간은 1999년 1월 1일부터 2008년 9월 12일까지의 3543개의 일별자료를 분석했고 두 번째 기간에서는 2008년 10월 1일부터 2015년 12월31일까지의 2650개의 일별자료를 분석했다. 환율의 변동성 설명을 위해 AR+IGARCH 모형으로 분석하였다. 첫 번째 기간과 두 번째 기간 모두 AR+IGARCH (1,1) 모형으로 추정된 원/엔 환율이 실제값 보다 약간씩 과소추정이 되었다.

• 재무관리연구
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• 제25권4호
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• pp.79-116
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• 2008

본 논문은 1980년 1월부터 2004년 9월까지 한국 거래소 시장수익률을 이용하여 RiskMetrics, GARCH, IGARCH, GJR, APARCH 등의 모형에 정규분포, 스튜던트 t분포, 왜도 스튜던트 t분포 등을 이용하여 어느 분포를 가진 모형이 보다 더 정확한 VaR을 추정할 수 있는지를 실증검증 하였다. 실증결과 표본 내 검증 시 모든 신뢰수준($90%{\sim}99.9%$)에서 롱 포지션 전략에서는 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형 및 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하며, 숏 포지션 전략에서는 GARCH 및 GJR 모형이 그리고 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하였고, 99% 이상의 신뢰수준에서는 또한 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형이 롱 및 숏 포지션 양 전략에서 우월하였다. 또한 분포의 경우 롱 포지션에서 왜도 스튜던트 t분포, 숏 포지션에서 스튜던트 t분포가 가장 우월하였다. 표본 외 검증에서도 동일한 결과를 제시하고 있다.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.157-176
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• 2005

본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권4호
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• pp.59-70
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• 2020

The purpose of this study is to construct the ACD model for the block trading volume duration. The ACD model based on the block trading volume duration is referred to as Volume ACD (VACD) in this study. By integrating with GARCH-type models, the VACD based GARCH type models, which include VACD-GARCH, VACD-IGARCH and VACD-FIGARCH models, are set up. This study selects Chunghwa Telecom (CHT) Inc., offering the America Depository Receipt (ADR) in NYSE, to investigate the block trading volume duration in Taiwanese equity market. The empirical results indicate that the long memory in volume duration series increases dependence at level of volatility clustering by VACD (2,1)-FIGARCH (3,d,1) model. Moreover, the VACD (2,1)-IGARCH (1,1) exhibits relatively better performance of prediction on capturing block trading volume duration. This volatility model is more appropriate in this study to portray the change of the CHT Inc. prices and provides more information about the volatility process for investment strategy, which can be a reference indicator of financial asset pricing, hedging strategy and risk management.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.53-60
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• 2007

시계열 자료 분석에서 ARCH류와 같은 조건부 이분산성 모형을 가정하고 분석하는 모형들이 많이 쓰이고 있다. 실제 우리나라 금융 시계열 자료들을 분석해 보면 비정상성을 나타내는 경우가 드물지 않게 나타난다. 즉, 단위근 형태의 비정상 패턴(integrated phenomenon)에 가까운 경우가 자주 나타난다. 본 논문에서는 다양한 국내 금융시계열 15개에(주가지수, 선물지수, 환율, 이자율 등) GARCH(1,1) 모형을 적합시켜 분산의 지속성을 확인하고, 각 데이터에 첨도(Kurtosis)와 적합된 IGARCH(1,1) 모형을 제시하고자 한다.