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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국계량경제학회 계량경제학보 계량경제학보 제30권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
20 - 54 (35page)

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본 논문은 GARCH(1,1) 모형에 변동성 수준이 높은 국면과 낮은 국면을 나타내는 모수를 추가한 새로운 모형을 분석한다. 본 연구에서는 최근 소개된 Chang et al. (2017)의 내생적 국면전환 모형(Endogenous Regime Switching Model)을 도입함으로써, 이번 기 금융 시계열의 관측치가 다음 기의 변동성이 높거나 낮은 국면을 결정하는 데에 영향을 미치는 내생성을 허용하는 특징을 지닌다. 미국의 월별 주가지수에 적용한 결과, 내생적 국면전환의 구조가 주가 수익률 변동성의 설명력 및 예측력이 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 변동성의 수준이 높거나 낮은 국면을 결정하는 잠재변수(latent factor)를 추출하고, Adaptive-LASSO 방법을 이용하여 FRED-MD 데이터베이스의 고차원 거시경제변수들 중 어떠한 변수들이 주식시장 변동성의 설명 및 예측에 관련이 있는지를 분석한다.
#Endogenous Regime Switching Model #Volatility #GARCH #Adaptive LASSO

목차

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참고문헌 (25)

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Andersen, T. G. / 2003 / Modeling and forecasting realized volatility / Econometrica 71(2):579~625 google schola Bloom, Nicholas. / 2009 / The impact of uncertainty shocks / Econometrica 77(3):623~685 google schola Cai, J. / 1994 / A Markov model of switching-regime ARCH / Journal of Business & Economic Statistics 12(3):309~316 google schola Chang, Y. / 2017 / A new approach to model regime switching / Journal of Econometrics 196(1):127~143 google schola Chang, Y. / 2018 / U.S. monetary-fiscal regime changes in the presence of endogenous feedback in policy rules google schola

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