• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.589-596
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• 2011

The conditional autoregressive value at risk (CAViaR) model is useful for risk management, which does not require the assumption that the conditional distribution does not vary over time but the volatility does. But it does not provide volatility forecasts, which are needed for several important applications such as option pricing and portfolio management. For a variety of probability distributions, it is known that there is a constant relationship between the standard deviation and the distance between symmetric quantiles in the tails of the distribution. This inspires us to use a support vector quantile regression (SVQR) for volatility forecasts with the distance between CAViaR forecasts of symmetric quantiles. Simulated example and real example are provided to indicate the usefulness of proposed forecasting method for volatility.

• East Asian Economic Review
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• 제20권4호
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• pp.519-544
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• 2016

This paper examines quantile dependence and directional predictability between the foreign exchange market and the stock market in Korea. Instead of adopting a multivariate model such as a vector autoregressive model, a multivariate GARCH model or a combination of both models, we apply the cross-quantilogram recently proposed by Han et al. (2016). Considering various quantile ranges, we investigate various spillover effects between two markets. Our findings show that there exists an asymmetric bi-directional spillover between two markets and the interdependence between two markets implies that one market has significant predictive power on the other.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.907-920
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• 2016

본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1531-1541
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• 2013

This paper proposes a new method of VaR forecasting using the conditional autoregressive VaR (CAViaR) models and information criteria. Instead of using a single CAViaR model, we propose to utilize several candidate CAViaR models during a forecasting period. By adopting the Akaike and Bayesian information criteria for quantile regression, we can update not only parameter estimates but also the CAViaR specifications. We also propose extended CAViaR models with a constant location parameter. An empirical study is provided to examine the performance of the proposed method. The results suggest that our method shows more stable performance than those using a single specification.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.755-775
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• 2022

동 연구는 휘발유 가격 수준에 따른 국제 유가에 대한 국내 가격 조정의 비대칭성을 분위수 자기회귀시차분포 모형을 사용하여 확인한다. 추정에 사용된 자료는 2008년 5월 첫 번째 주부터 2022년 10월 두 번째 주까지의 주간 평균 두바이유가, 정유사 휘발유가, 주유소 휘발유가이다. 추정은 두바이유가에 대한 주유소 휘발유 가격, 두바이유가에 대한 정유사 휘발유 가격, 정유사 휘발유 가격에 대한 주유소 가격의 변화, 세 가지에 대해 이루어졌다. 추정 결과, 두바이유가에 대한 정유사 휘발유 가격의 조정은 휘발유 가격의 모든 분위에 걸쳐 비대칭적으로 나타난 반면 두바이유가와 정유사 휘발유 가격에 대한 주유소 가격의 조정은 휘발유 가격의 분위수가 높을수록 비대칭적으로 나타났다. 이와 같은 결과는 휘발유 가격 변화에 따른 주유소의 재고 비용 변화에 기인하는 것으로 추측된다. 재고 비용에 대한 부담이 높을수록 주유소에게는 상승한 휘발유의 매입가격을 보다 적극적으로 판매가격에 전가하고자 하는 유인이 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.423-436
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• 2011

정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.