• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.615-624
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• 2015

We consider the estimation of seasonal cointegration in the presence of conditional heteroskedasticity (CH) using a feasible generalized least squares method. We capture cointegrating relationships and time-varying volatility for long-run and short-run dynamics in the same model. This procedure can be easily implemented using common methods such as ordinary least squares and generalized least squares. The maximum likelihood (ML) estimation method is computationally difficult and may not be feasible for larger models. The simulation results indicate that the proposed method is superior to the ML method when CH exists. In order to illustrate the proposed method, an empirical example is presented to model a seasonally cointegrated times series under CH.

• 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.

• 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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제19권1호
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• pp.1-12
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• 2012

Data mining is the process of searching and analyzing large quantities of data for finding out meaningful patterns and rules. Artificial Neural Network (ANN) is one of the tools of data mining which is becoming very popular in forecasting the future values. Some of the areas where it is used are banking, medicine, retailing and fraud detection. In finance, artificial neural network is used in various disciplines including stock market forecasting. In the stock market time series, due to high volatility, it is very important to choose a model which reads volatility and forecasts the future values considering volatility as one of the major attributes for forecasting. In this paper, an attempt is made to develop two models - one using feed forward back propagation Artificial Neural Network and the other using Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) technique for forecasting stock market returns. Various parameters which are considered for the design of optimal ANN model development are input and output data normalization, transfer function and neuron/s at input, hidden and output layers, number of hidden layers, values with respect to momentum, learning rate and error tolerance. Simulations have been done using prices of daily close of Sensex. Stock market returns are chosen as input data and output is the forecasted return. Simulations of the Model have been done using MATLAB$^{(R)}$ 6.1.0.450 and EViews 4.1. Convergence and performance of models have been evaluated on the basis of the simulation results. Performance evaluation is done on the basis of the errors calculated between the actual and predicted values.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제2권3호
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• pp.17-22
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• 2015

This paper examines the effect of impulsiveness of euro on Indian stock market. In order to examine the problem, we select rupee-euro exchange rates and S&P CNX NIFTY and BSE30 SENSEX to represent stock price. We select euro as it considered as second most widely used currency at the international level after dollar. The data are collected a daily basis over a period of 3-Apr-2007 to 30-Mar-2012. The statistical and time series properties of each and every variable have examined using the conventional unit root such as ADF and PP test. Adopting a generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) and exponential GARCH (EGARCH) model, the study suggests a negative relationship between exchange rate and stock prices in India. Even though India is a major trade partner of European Union, the study couldn't find any significant statistical effect of fluctuations in Euro-rupee exchange rates on stock prices. The study also reveals that shocks to exchange rate have symmetric effect on stock prices and exchange rate fluctuations have permanent effects on stock price volatility in India.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.697-707
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• 2017

In this paper, we propose a modified GARCH(p, q)-X model which is obtained by adding the exogenous variables to the modified GARCH(p, q) process. Some limiting properties are shown under various stationary and nonstationary exogenous processes which are generated by another process independent of the noise process. The proposed model extends the GARCH(1, 1)-X model studied by Han (2015) to various GARCH(p, q)-type models such as GJR GARCH, asymptotic power GARCH and VGARCH combined with exogenous process. In comparison with GARCH(1, 1)-X, we expect that many stylized facts including long memory property of the financial time series can be explained effectively by modified GARCH(p, q) model combined with proper additional covariate.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제15권4호
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• pp.155-173
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• 1993

주식수익율(株式收益率)의 조건부분산(條件附分散)의 움직임을 모형화(模型化)하기 위하여 Engle(1982)의 ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)모형(模型)을 효시(嚆矢)로 많은 종류의 모형(模型)이 제시되어 왔다. 이 가운데서 Nelson(1991)의 EGARCH(Exponential Generalized ARCH)는 종래의 모형(模型)에 비하여 여러가지 장점(長點)을 지니고 있는 모형(模型)이다. 그러나 EGARCH에서는 비기대수익율(非期待收益率)(unexpected return)이 조건부분산(條件附分散)에 미처는 규모효과(規模效果)(magnitude effect)와 비대칭효과(非對稱效果)(asymmetry effect)의 영향(影響)이 동일한 동태(動態)(dynamics)를 보인다고 가정(假定)하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 이 가정(假定)을 완화하였을 때 규모효과(規模效果)와 비대칭효과(非對稱效果)가 매우 다른 동태(動態)를 가지며, 특히 규모효과(規模效果)의 영향은 오래 지속되는 반면 비대칭효과(非對稱效果)는 비교적 빠르게 사라짐을 보여준다.

• 재무관리연구
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• 제9권2호
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• pp.57-75
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• 1992

본 논문은 10개의 기업규모별 자산을 대상으로 최근에 발전된 계량기법인 GMM(generalized method of moments)을 이용하여 베타(beta)를 추정하였다. 분석대상기간으로 $1982.1{\sim}1991.4$사이의 월별자료를 사용한다. 실증분석 결과에 의하면, 기업규모별 구분에 따른 자산의 경우에 규모가 큰 기업보다 규모가 작은 기업의 베타가 상대적으로 작은 것으로 나타났다. GMM의 추정을 위한 수단변수로 회사채수익률과 정기예금금리의 금리차, 분석대상이 되는 자산 수익률과 시장포트폴리오의 자기시차, 그리고 상수가 사용되었다. OLS를 사용한 CAPM추정 결과에 비해 GMM을 사용한 추정 결과가 우월할 수 있음을 보여주고 있는데, 이것은 GMM에 사용된 수단변수들이 수단변수를 포함시킴으로써 관련자산들의 자기시차가 아닌 CAPM추정에 필요한 유용한 대용변수(代用變數)(proxy)를 제공하였고, 나아가 GMM이 잔차항(殘差項)의 자기상관(自己相關) 뿐만 아니라 조건부(條件附) 이분산(異分散)(conditional heteroskedasticity)을 잘 설명하고 있기 때문인 것으로 판단된다. t값 및 P-value에 의하면 GMM을 사용한 단순 CAPM 추정이 우리 나라의 현실경제와 잘 부합될 수 있음을 암시한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권1호
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• pp.99-110
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• 2018

본 연구는 해운기업의 주요 비용요인 벙커 가격과 환율의 불확실성으로 인한 재무적 리스크를 수치화하는 방법론을 2010년 1월 1일부터 2018년 1월 31일까지의 일별자료를 대상으로 적용한다. 기하브라운 운동 (Geometric Brownian Motion 이하 GBM)과 이를 확장한 조건부 이분산성(heteroskedasticity) 및 점프 확산 프로세스(jump diffusion process)에 의존하는 모형으로부터 추정한 현금 흐름 리스크 추정치는 다음 세 가지 학술적 기여로 요약할 수 있다. 첫째, 운임수익률과 같은 단일 변수에 의존한 리스크 분석을 벙커가격과 환율 수익률 변동성과 같이 복합요인으로부터 발생하는 영향으로 분석을 확장하였다. 둘째, 개별기업 수준에서 벙커가격과 환율 리크스 관리의 필요성을 민감도 분석을 통해 현금흐름수준으로 제시하였다. 마지막으로 분석결과가 제시하는 리스크 규모를 근거로 해운기업은 리스크 관리를 위한 수단으로 무엇이 적절한가를 고민해야 할 필요성이 있음을 제기한다.

• 산학경영연구
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• 제16권
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• pp.43-60
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• 2003

본 연구에서는 French, Schwert, & Stambaugh와 Schwert의 연구에 사용된 방법을 이용하여 한국 증권시장에서 주식수익률의 변동성의 특징을 분석하였다. 본 연구에 사용된 모형은 주식시장의 변동성의 시계열 특성에 대한 보다 조직적 분석을 제공한다. 간단히 말하면, 이 모형들은 일별 수익률로부터 자기회귀 및 계절적 영향을 제거함으로써 예기치 못한 수익률을 추정할 수 있게 한다. 그리고 나서 자기회귀 및 계절적 모형에 예기치 못한 수익률의 절대값을 이용하여 주가변동성을 예측하였다. 분석결과 첫째, 총체적 주식수익률의 움직임에 대한 지속성은 미약하고, 자기회귀모형에 비정상성이 있을 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 일별 주가변동성의 움직임이 주식수익률의 움직임보다 훨씬 예측가능하다는 것을 발견하였다. 둘째, 변동성의 증가가 미래 기대수익률을 증가시킨다는 증거는 미약하고, 변동성이 시차 주식수익률과 관계가 있다는 사실을 알 수 있었다.