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DCC 모델링을 이용한 다변량-GARCH 모형의 분석 및 응용Analysis of Multivariate-GARCH via DCC Modelling
- Other Titles
- Analysis of Multivariate-GARCH via DCC Modelling
- Issue Date
- Oct-2009
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 다변량-GARCH; CCC(constant conditional correlation); DCC(dynamic conditional correlation).; Multivariate-GARCH; CCC(constant conditional correlation); DCC(dynamic conditional correlation).
- Citation
- 응용통계연구, v.22, no.5, pp 995 - 1005
- Pages
- 11
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 22
- Number
- 5
- Start Page
- 995
- End Page
- 1005
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 금융 시계열 자료들 간의 상관계수는 자산의 배분, 위험관리 그리고 포트폴리오의 선택에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 상관계수들을 모형화하기 위해 단변량-GARCH 모형을 다변량-GARCH 모형으로 확장시킨 MGARCH류 모형들에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, CCC 모형 (Bollerslev, 1990)과 DCC 모형 (Engle, 2002)은 다른 모형들에 비해 추정해야 할 모수의 수가 작다는 이점으로 인해 분석에 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 국내 주가자료에 대해 CCC 모형과 DCC 모형을 적합시킨 후, 각 모형들에 대한 VaR(value at risk)와 사후검증(back-testing), 결합예측영역(joint prediction region) 등을 통하여 두 모형의 예측 능력을 비교해 보고자 한다.
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