• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권4호
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• pp.487-500
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• 2020

Insurers face increasing demands for cyber liability; entailed in part by a variety of new forms of risk of data breaches. As data breach occurrences develop, our understanding of the volatility in data breach counts has also become important as well as its expected occurrences. Volatility clustering, the tendency of large changes in a random variable to cluster together in time, are frequently observed in many financial asset prices, asset returns, and it is questioned whether the volatility of data breach occurrences are also clustered in time. We now present volatility analysis based on INGARCH models, i.e., integer-valued generalized autoregressive conditional heteroskedasticity time series model for frequency counts due to data breaches. Using the INGARCH(1, 1) model with data breach samples, we show evidence of temporal volatility clustering for data breaches. In addition, we present that the firms' volatilities are correlated between some they belong to and that such a clustering effect remains even after excluding the effect of financial covariates such as the VIX and the stock return of S&P500 that have their own volatility clustering.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제11권3호
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• pp.397-414
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• 2002

This paper presents an empirical analysis of exchange rate volatility, petroleum's import price and industrial production on petroleum imports. The GARCH framework is used to measure the exchange rate volatility. One of the most appealing features of the GARCH model is that it captures the volatility clustering phenomenon. We found one long-run relationship between petroleum imports, import price, industrial production, and exchange rate volatility using Johansen's multivariate cointegration methodology. Since there exists a cointegrating vector, therefore, we employ an error correction model to examine the short-run dynamic linkage, finding that the exchange rate volatility performs a key role in the short-run. This paper also apply impulse-response functions to provide the dynamic responses of energy consumption to the exchange rate volatility. The results show that the response of energy consumption to exchange rate volatility declines at the first month and dies out very quickly.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.925-937
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• 2008

본 논문에서는 주식시장에서 거래되는 다수의 주식거래종목들을 몇 개의 그룹으로 군집화하는 주제를 연구한다. 시간에 관계없이 분산이 일정한 ARMA모형과 다르게, 주가, 환율 등의 금융시계열자료에서는 조건부 이분산성을 따르게 된다. 또한, 많은 사람들이 금융시계열자료에서 관심을 갖는 것은 바로 이 변동성이다. 그러므로, 이 연구에서는 조건부 이분산성을 모형화하기에 적합하다고 알려진 일반화 조건부 이분산성 자기회귀모형에 초점을 맞춘다. 먼저 두 개의 주식종목들 사이에 변동성(volatility)의 유사성 그리고 구조의 유사성을 재는 거리를 정의하고, 모의실험을 수행한다. 실증자료로 최근 3년 동안 관찰된 국내 11개 주가의 수익률을 변동성과 구조에 따라 군집화한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6084-6091
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• 2014

본 논문은 변동성 비대칭 모형인 GJR GARCH 모형을 이용하여, 수산물 시장에서의 가격변동성과 거래량간의 실증분석을 수행하였다. 실증분석을 위한 연구는 제주지역에서 양식 생산되고 있는 넙치를 분석대상으로 하였다. 주요 연구결과로, 우선 기존의 연구결과와 유사하게 본 연구에서도 양식넙치의 가격변동성에 대한 "변동성 군집(volatility clustering)" 현상이 나타나고 있음을 보였다. 다음으로 양식넙치의 거래량과 가격간에 유의적인 음(-)의 관계가 나타나 일반적인 공급의 법칙이 성립되고 있음을 증명하였다. 마지막으로는 양식넙치의 가격변동성이 거래량의 변동성에 비대칭적으로 반응함으로써 거래물량을 인위적으로 조절할 수 있는 정부정책(비축사업, 수급안정화사업 등)의 유용성을 결론으로 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.501-512
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• 2014

Stylized facts on asset return are fat-tail, asymmetry, volatility clustering and structure changes. This paper simultaneously captures these characteristics by introducing a multi-regime models: Finite mixture distribution and regime switching GARCH model. Analyzing the daily KOSPI return from $4^{th}$ January 2000 to $30^{th}$ June 2014, we find that a two-component mixture of t distribution is a good candidate to describe the shape of the KOSPI return from unconditional and conditional perspectives. Empirical results suggest that the equality assumption on the shape parameter of t distribution yields better discrimination of heterogeneity component in return data. We report the strong regime-dependent characteristics in volatility dynamics with high persistence and asymmetry by employing a regime switching GJR-GARCH model with t innovation model. Compared to two sub-samples, Pre-Crisis (January 2003 ~ December 2007) and Post-Crisis (January 2010 ~ June 2014), we find that the degree of persistence in the Pre-Crisis is higher than in the Post-Crisis along with a strong asymmetry in the low-volatility (high-volatility) regime during the Pre-Crisis (Post-Crisis).

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.212-217
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• 2020

본 연구의 목적은 Bollerslev(1986)의 GARCH 모형을 이용하여 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 가격변동성(price volatility)에 대한 실증분석을 수행하는 것이다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 감귤 가격 변화율의 시계열이 정규분포가 아닌 꼬리가 두터운 분포를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이는 Jarque-Bera 통계량이 1%의 유의수준에서 감귤 가격변화율의 시계열의 분포가 정규분포라는 귀무가설을 기각함으로써 검증되었다. 둘째, Ljung-Box Q 통계량을 통해 감귤 가격변화율 시계열 간 상관관계가 높은 것으로 분석되었으며, 이는 ARCH-LM 검정을 통해 통계적으로 검증되었다. 셋째 GARCH(1,1) 모형 추정결과, 평균방정식의 상수항을 제외하고는 모든 계수의 추정 값이 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그리고 분산방정식의 지속성 모수(λ=α₁+β₁) 값이 1에 근접한 것으로 추정되었다. 이는 현재와 유사한 변동성 수준이 장래에도 지속될 가능성이 매우 높은 것으로 해석된다. 그리고 이러한 결과는 제주감귤 가격변화율 시계열에서도 기존의 선행연구에서처럼 '변동성 군집(volatility clustering)' 현상이 나타나고 있음을 밝혀낸 것이다. 끝으로, 본 연구의 결과는 정부의 감귤 수급조절정책을 수립하는데 유용한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 통합자연과학논문집
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• 제4권2호
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• pp.121-129
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• 2011

The purpose of this paper is to estimate the fluctuation of an earning rate and risk management using the price index of Korea stocks. After an observation of conception of fluctuation, we can show volatility clustering and fluctuation phenomenon in the Korea stock price index using GARCH model with heteroscedasticity. In addition, the effects of fluctuation on the time-series was evaluated, which showed the heteroscedasticity. MCMC method and Winbugs as Bayesian computation were used for analysis.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.211-232
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• 2022

Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.295-307
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• 2023

HAR 모형은 간단한 선형 모형으로 실현 변동성의 장기기억성을 비교적 잘 설명할 수 있어 널리 쓰이고 있다. 하지만, 실현 변동성은 조건부 이분산성, 레버리지 효과, 변동성 집중 등과 같은 복잡한 특징을 보이고 있기에 단순 HAR 모형을 확장할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 조건부 이분산성을 설명하는 GARCH 모형에 임계값에 따라 계수가 달라지는 비선형 모형인 임계 HAR 모형(THAR-GARCH)을 제안하고 그 추정 방법 및 예측 성능에 대해서 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 오차항의 등분산 가정을 벗어났기 때문에 모형의 계수를 추정하기 위해서 반복적인 가중최소제곱추정법을 제안하고 모의실험을 통해 일치성을 보였다. 또한 전세계 21개의 주요 주가 지수의 실현 변동성에 대한 예측 오차를 비교함으로써 제안한 GARCH 오차를 가지는 임계 HAR 모형이 일반적으로 더 우수한 예측력을 보임을 확인하였다.