• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.713-722
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• 2020

본 논문에서는 금융시계열의 특징인 비대칭 변동성을 연구하고 있다. 멱변환을 동시에 고려한 멱변환-비대칭 GARCH 모형을 소개하고 있다. 변동성이 비정상인 모형을 다루고 있으며 오차항으로 표준정규분포와 더불어 표준화 t-분포도 고려하여 변동성 정상/비정상 조건을 제시하고 있다. 미국 주가 시계열인 다우지수 적용사례를 예시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권3호
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• pp.207-215
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• 2013

In this paper, we implement an empirical study to test whether the time series of daily returns in stock and Won/USD exchange markets is strictly stationary or explosive. The results indicate that only a few series show nonstationary volatility when dramatic events erupted; in addition, this nonstationary behavior occurs more often in the Won/USD exchange market than in the stock market.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.49-62
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• 2022

실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.