• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.151-152
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• 2005

IGARCH and Stochastic Volatility Model(SVM, for short) have frequently provided useful approximations to the real aspects of financial time series. This article is concerned with modeling various Korean financial time series using both IGARCH and Stochastic Volatility Models. Daily data sets with sample period ranging from 2000 and 2004 including KOSPI, KOSDAQ and won-dollar exchange rate are comparatively analyzed using IGARCH and SVM.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.835-841
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• 2005

IGARCH and Stochastic Volatility Model(SVM, for short) have frequently provided useful approximations to the real aspects of financial time series. This article is concerned with modeling various Korean financial time series using both IGARCH and stochastic volatility models. Daily data sets with sample period ranging from 2000 and 2004 including KOSPI, KOSDAQ and won-dollar exchange rate are comparatively analyzed using IGARCH and SVM.

• 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.

• 국제지역연구
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• 제14권2호
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• pp.25-40
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• 2010

변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1551-1559
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• 2013

In this paper, we analyze the Korean Won/Japanese 100 Yen exchange rate data based on the ARMA-GARCH model, and perform the test for detecting the parameter changes. As a test statistics, we employ the cumulative sum (CUSUM) test for ARMA-GARCH model, which is introduced by Lee and Song (2008). Our empirical analysis indicates that the KRW/JPY exchange rate series experienced several parameter changes during the period from January 2000 to December 2012, which leads to a fitting of AR-IGARCH model to the whole series.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권4호
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• pp.947-978
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• 2007

본 연구에서는 원유시장의 변동성 분석에 적용될 수 있는 VaR(Value-at-Risk) 접근법을 고찰한다. 그리고 다양한 VaR 모형들(RiskMetrics, GARCH, IGARCH와 FIGARCH 모형)의 성과를 정규분포와 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 평가한다. Brent 및 Dubai 시장의 일별가격 자료를 이용한 실증분석 결과에 따르면, FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 원유시장의 변동성에 내재되어 있는 장기기억 특성을 잘 반영한다는 점에서 더 우월한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 원유시장 수익률의 변동성에는 장기기억이 존재한다는 것을 의미한다. 그리고 VaR 분석 결과, 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 추정되는 FIGARCH 모형이 롱 포지션과 숏 포지션 모두에서 정규분포 가정 하에서 추정되는 다른 변동성 모형들보다 원유시장에서의 투자 위험을 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 치우친 Student-t 분포 가정이 원유시장 수익률 분포에 내재되어 있는 비정상적 왜도와 첨도를 모형화하는데 더 적합하다는 것을 의미한다. 이와 같은 발견은 원유시장 구매자 및 판매자들이 원유가격의 움직임을 올바르게 측정하고 VaR을 정확하게 추정하는데 도움을 줄 것이다.

• 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.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.62-84
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• 2010

본 논문은 중국, 홍콩, 대만 주식시장들 사이의 동태적 상호의존성을 연구한다. 이를 위하여 아시아 금융위기가 그러한 상호의존성의 구조전환점인지를 검토하고, 이를 아시아 금융위기를 기준으로 세 가지 분석기간을 설정하여 수익률과 변동성의 정보전이효과를 분석한다. 전체기간을 대상으로 한 실증분석 결과 세 시장 수익률 평균과 비대칭 변동성 사이에 정보전이효과가 유의하게 존재한다는 증거가 발견되었다. 이는 세 시장 간에 정보전이와 비대칭적 변동성이 존재한다는 것을 암시한다. 또 수익률 평균과 비대칭 변동성 사이에 존재하는 정보전이효과의 크기가 금융위기 이후 증가한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 아시아 금융위기 이후 중국, 홍콩, 대만 주식시장의 통합이 더 강화된 것을 의미한다. 특히 변동성 정보전이효과의 비대칭성이 금융위기 이후 더 심화된 것으로 나타났다. 이러한 사실은 긍정적 충격보다 부정적 충격이 대중국 주식시장 변동성에 미치는 영향이 금융위기 이후 더 심화된 것을 의미한다. 결론적으로 아시아 금융위기가 중국, 홍콩, 대만 주식시장의 정보전이와 비대칭성을 심화시킨 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.605-614
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• 2009

본 논문에서는 금융시계열자료를 분석하는데 있어서 비대칭 변동성과 지속성효과를 가지는 시계열 자료에 적합한 모형인 I-TGARCH를 제시하였다. 국내 금융시계열 자료를 바탕으로 I-TGARCH의 적합성을 검증하기 위해 기존연구에서 많이 쓰이고 있는 TGARCH, IGARCH, EGARCH 모형과 함께 분석하여 비교하였다. 그 결과, I-TGARCH모형이 경제 위기의 영향으로 변동성이 커진 현재의 주가 분석에 적합하다는 사실을 알 수 있었다. 특히, 비대칭적 변동성의 특징을 관찰하기 위해 News impact curve를 이용해서 호재와 악재에 다르게 반응하는 주가변동에 대해서 알아본 결과, 대부분의 주가변동이 비대칭적인 경향을 보이고 있다는 사실을 관찰했다. 또한, 실제 일별수익율 데이터를 I-TGARCH 모형에 적합시키고 모형이 얼마나 효율적인지를 검정하였다. I-TGARCH의 적합성을 검증하기 위해 VaR의 사후검정을 이용하였다. 그 결과 대부분의 금융시계열이 I-TGARCH가 다른 비교모형 보다 우수하거나 비슷한 것으로 검증되었다. 이는 변동성의 비대칭성을 고려한 TGARCH에서 지속-변동성 효과(persistent effect) 또한 존재할 수 있다는 사실을 금융시계열자료를 통해 알 수 있었다.