• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.29-42
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• 2018

We combine the integer-valued GARCH(1, 1) model with a generalized regime-switching model to propose a dynamic count time series model. Our model adopts Markov-chains with time-varying dependent transition probabilities to model dynamic count time series called the generalized regime-switching integer-valued GARCH(1, 1) (GRS-INGARCH(1, 1)) models. We derive a recursive formula of the conditional probability of the regime in the Markov-chain given the past information, in terms of transition probabilities of the Markov-chain and the Poisson parameters of the INGARCH(1, 1) process. In addition, we also study the forecasting of the Poisson parameter as well as the cumulative impulse response function of the model, which is a measure for the persistence of volatility. A Monte-Carlo simulation is conducted to see the performances of volatility forecasting and behaviors of cumulative impulse response coefficients as well as conditional maximum likelihood estimation; consequently, a real data application is given.

• 대한산업공학회지
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• 제36권3호
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• pp.203-211
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• 2010

This study examines a cointegrated vector autoregressive (VAR) model where parameters are subject to switch across the regimes in the term structure of interest rates. To employ the regime switching framework, the Markov-switching vector error correction model (MS-VECM) is allowed to the regime shifts in the vector of intercept terms, the variance-covariance terms, the error correction terms, and the autoregressive coefficient parts. The corresponding approaches are illustrated using the term structure of interest rates in the US Treasury bonds over the period of 1958 to 2009. Throughout the modeling procedure, we find that the MS-VECM can form a statistically adequate representation of the term structure of interest rate in the US Treasury bonds. Moreover, the regime switching effects are analyzed in connection with the historical government monetary policy and with the recent global financial crisis. Finally, the results from the comparisons both in information criteria and in forecasting exercises with and without the regime switching lead us to conclude that the models in the presence of regime dependence are superior to the linear VECM model.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1049-1068
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• 2014

자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제19권1호
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• pp.49-52
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• 2013

In this paper we provide a valuation formula for a variance swap with regime switching. A variance swap is a forward contract on variance, the square of realized volatility of the underlying asset. We assume that the volatility of underlying asset is governed by Markov regime-switching process with finite states. We find that the proposed model can provide ease of calculation and be superior to the models currently available.

• 대한산업공학회지
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• 제42권4호
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• pp.290-295
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• 2016

This paper proposes a new method for the automatic detection of atrial fibrillation (AF), using Markov regime switching GARCH (1, 1) model. The proposed method is based on the observation that variability patterns of heart rate intervals during AF significantly differ from regular patterns. The proposed method captures the different patterns of heart rate intervals between two regimes : normal and AF states. We test the proposed method using Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) atrial fibrillation database, and demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• East Asian mathematical journal
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• 제38권5호
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• pp.617-641
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• 2022

In this study, we first present a brief overview of the Korean general insurance market. We then explore the characteristics of the loss ratios of the Korean general insurance industry and apply Markov regime-switching methodology to model the loss ratios of these insurance companies by line of business based on changes in economic regimes. This study applies a number of confirmatory tests such as Zivot-Andrews test (2002), the Chow (1960) test and the Bai and Perron (1998) to confirm the presence of structural breaks in the time series of the loss ratios by line of business. Then, we employ Markov regime-switching methodology to model these loss ratios. We find empirical evidence that the loss ratios reported by insurance companies in Korea is characterized by two distinct regimes; a regime with high volatility and a regime with low volatility, except for vehicle insurance. Our analyses suggest that macro-economic conditions have significant explanatory effect on loss ratios but the direction of effect differs based on the line of business and the regime. Unlike previous studies that have applied linear regressions or divided the samples into different periods and then apply linear regressions to model loss ratios, we argue for the application of Markov regime-switching methodology, which are able to automatically distinguish the different regimes that may be associated with the movements of loss ratios based on differing economic conditions and regulatory upheavals. This study provides a more in depth understanding of loss ratios in the general insurance industry and will be of value to insurance practitioners in modelling the loss ratios associated with their businesses to aid in their decision making. The results may also provide a basis for further studies in other markets apart from Korea as well as for shaping policy decisions related to loss ratios.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.429-442
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• 2015

변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.15-22
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• 2021

This study aims to obtain a stock investment strategy model based on the industrial sector in Indonesia Stock Exchange (IDX). This study uses IDX data for the period of January 1996 to December 2016. This study uses the Markov Regime Switching Model to identify trends in market conditions that occur in industrial sectors on IDX. Furthermore, by using the Logit Regression Model, we can see the influence of economic factors in determining trends in market conditions sectorally and the probability of trends in market conditions. This probability can be the basis for determining stock investment decisions in certain sectors. The results showed descriptively that the stocks of the consumer goods industry sector had the highest average return and the lowest standard deviation. The trend in sectoral stock market conditions that occur in IDX can be divided into two conditions, namely bullish condition (high returns and low volatility) and bearish condition (low returns and high volatility). Differences in the conditions are mainly due to differences in volatility. The use of a Logit Regression Model to produce probability of market conditions and to estimate the influence of economic factors in determining stock market conditions produces models that have varying predictive abilities.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.17-39
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• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권2호
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• pp.103-136
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• 2014

무위험 이자율 평형은 환율과 금리 간의 관계를 체계적으로 설명한 조건식으로서 개방거시분석 등에 널리 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 동 조건 성립 여부에 대한 검증은 국가별 거시경제 여건 등의 상이성 등으로 인해 뚜렷한 합의를 이루지 못하고 있다. 특히 글로벌 금융위기 전후 주요국의 정책대응은 국제금융시장에 큰 변화를 가져왔으며, 한국을 포함한 신흥국 시장에도 간접적으로 영향을 미쳤다. 이러한 관점에서 본고는 글로벌 금융위기 전후 우리나라 무위험 이자율 평형조건의 동태성을 국면전환모형으로 모델링하고 베이지안 MCMC 방식에 기반하여 추정한 다음, 추정 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하였다. 추정 결과, 세 개의 구조변화를 가정한 모형이 우리나라 이자율 평형조건의 동태성을 가장 잘 성명하는 것으로 나타났으며, 최근에는 평형조건의 불균형 정도가 크게 완화되고 변동성도 안정적인 상태에 진입한 것으로 분석되었다. 본고는 이러한 추정 결과를 얻은 주된 이유가 글로벌 유동성 증가에 따른 외국인 채권 차익거래와 단기 원화 및 외화 자금시장의 연계성 강화에 주로 기인한 것으로 판단하였다. 추정방식 측면에서 본고는 모형 내에 구조 변화를 가정하지 않는 기존 연구를 한층 더 정교하게 발전시켰다는 점에서 기존 연구와 차별화될 뿐만 아니라 추정 결과를 해석하는 과정에서 단기 원화 및 외화 자금시장의 성격 변화에 주목하였다는 점에서 기존에 시도하지 않은 무척 새로운 접근방식이라고 할 수 있을 것이다. 본고의 정책적 시사점은 이자율 평형조건의 동태성 등을 고려하여 정책당국이 시장모니터링을 더욱 강화하고 새로운 정책수단을 발굴할 필요가 있다는 점 등이다.