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차원축소를 통한 다변량 시계열의 변동성 분석 및 응용Volatility Analysis for Multivariate Time Series via Dimension Reduction

Other Titles
Volatility Analysis for Multivariate Time Series via Dimension Reduction
Authors
송유진최문선황선영
Issue Date
Nov-2008
Publisher
한국통계학회
Keywords
MGARCH; factor model; MSE; MAD.; MGARCH; 인자 모형; MSE; MAD.
Citation
Communications for Statistical Applications and Methods, v.15, no.6, pp 825 - 835
Pages
11
Journal Title
Communications for Statistical Applications and Methods
Volume
15
Number
6
Start Page
825
End Page
835
URI
https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/14431
ISSN
2287-7843
Abstract
계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러 개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자 모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.
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Hwang, Sun Young
이과대학 (통계학과)
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