확률적 변동성 모형과 자기회귀이분산 모형의 비교분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이용흔 | - |
dc.contributor.author | 황선영 | - |
dc.contributor.author | 김삼용 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T16:18:16Z | - |
dc.date.issued | 2003-09 | - |
dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/16242 | - |
dc.description.abstract | .시간의 경과에 다라 관측된 시계열 자료를 통해 데이터 분석을 하고 적당한 모형을 생성함으로써 미래 시점을 예측하는 방법들은 그 동안 많은 방법들이 제시되었고 연구 되고 있다. 그 중 최근 들어 과거의 데이터를 바탕으로 관측된 각 시점에서의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 다른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, Stochastic Volatility(SV))들이 옵션 가격분석이나 환율 변화 등 경제 시계열 자료의 ㅇ쳬ㅡㄱ 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터(1995년 1월 3일부터 2001년 12월 28일, 총 1906일)를 바탕으로(조건부) 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1) 모형과, MCMC 방법을 이용하여 모수를 추정한 SV 모형을 적용시켜 보고 각 모형들의 예측 정확도를 비교하여 보았다. | - |
dc.format.extent | 222 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국통계학회 | - |
dc.title | 확률적 변동성 모형과 자기회귀이분산 모형의 비교분석 | - |
dc.title.alternative | Stochastic Volatility Model vs. GARCH Model: A Comparative Study | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.16, no.2, pp 3 - 224 | - |
dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
dc.citation.volume | 16 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 3 | - |
dc.citation.endPage | 224 | - |
dc.identifier.kciid | ART000862597 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | . | - |
dc.identifier.url | http://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=2084790 | - |
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