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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제6호
발행연도
2007.1
수록면
2,861 - 2,875 (15page)

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금융 시계열 자료의 변동성은 집중하여 나타나고, 두꺼운 꼬리형태의 분포를 가지기 때문에 iid(independently and identically distributed)를 가정하는 역사적 변동성보다는 이분산성을 가정하는 ARCH 모형을 사용하는 것이 더욱 바람직하다. 이 ARCH모형을 일반화시킨 것이 GARCH 모형이며, 변동성의 비대칭성을 포함시킨 모형이 TARCH 모형이다. 1988년부터 2007년까지의 KOSPI 지수를 이용하여 변동성 집중현상과 비대칭성을 검토하고, GARCH(1,1)모형과 TARCH(1,1)모형을 이용하여 변동성을 추정하였다. KOSPI 지수의 수익률의 첨도는 3이상이며, Q-Q 도표가 S자 형태이므로, 정규분포를 따르지 않는다. 또한 자승수익률의 자기상관이 모두 양수로 변동성 집중현상이 있음이 증명되었다. GARCH(1,1) 모형으로 추정해본 결과 alpha + beta의 값이 거의 1에 가깝기 때문에 KOSPI 지수 수익률의 현재의 변동성이 미래에도 지속될 것이며, TARCH 모형으로 추정한 결과 gamma != 0이므로 KOSPI 지수의 변동성에 비대칭성이 있음을 알 수 있다. 외환위기 전 후로 나누어 변동성의 비대칭성 비율을 비교해 보면, 외환위기 이후에 비대칭 정도가 낮아졌는데, 이는 외환위기 이후 KOSPI에 정보의 효율성이 높아지고 있음을 나타낸다. 마지막으로 실시간 자료를 이용하여 측정한 실현된 변동성에 대하여 GARCH(1,1)모형과 TARCH(1,1)모형에서 추정한 변동성 그리고 역사적 변동성의 예측력을 평균자승오차근으로 비교해보면, GARCH(1,1)과 TARCH(1,1)의 예측력이 역사적 변동성 보다 높음을 알 수 있다.
#변동성 집중현상 #변동성 비대칭성 #GARCH #TARCH. #Volatility Clustering #asymmetric volatility #GARCH #TARCH.

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Engle, R. / 1982 / Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the United kingdom inflation / Econometrica 50 : 987 ~ 1007 google schola Engle, R. / 1993 / Measuring and Testing the Impact of News on Volatility / Journal of Finance 48 : 1749 ~ 1778 google schola Engle, R. / 2004 / Risk And Volatility : Econometric Models And Financial Practice / The American Review : 405 ~ 420 google schola Glosten, L. / 1993 / Relationship between the Expected Value and the Volatility of nominal Excess Return on Shocks / Columbia University google schola 김태혁 / 2005 / POT모형과 Copula를 이용한 주식시장간 극단적 의존성의 측정 / 재무연구 18 (2) : 101 ~ 138 google schola

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