$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

차원축소를 통한 다변량 시계열의 변동성 분석 및 응용
Volatility Analysis for Multivariate Time Series via Dimension Reduction 원문보기

한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, v.15 no.6, 2008년, pp.825 - 835  

송유진 (숙명여자대학교 통계학과) ,  최문선 (숙명여자대학교 통계학과) ,  황선영 (숙명여자대학교 통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 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 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Multivariate GARCH(MGARCH) has been useful in financial studies and econometrics for modeling volatilities and correlations between components of multivariate time series. An obvious drawback lies in that the number of parameters increases rapidly with the number of variables involved. This thesis t...

주제어

#인자 모형  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 차원축소를 위한 인자모형과 MGARCH 모형에 대해서 알아보고 실제 금융 시계 열 자료를 적용하여 보고자 한다. 2장에서는 차원축소를 위한 인자모형을 알아보고, 3장에서는 MGARCH 모형들을 살펴본다.
  • 세 번째 유형으로는 통계적 인자모형(statistical factor models)이다. 여기서, 수익률 시리즈(series)로부터 관측되어지지 않거나 잠재된 변수들을 추정하고자 한다. 기본적인 인자 모형을 살펴보면, 시간 t에 대한 k- 차원의 수익률을 rt = rQT라 할 때 l는 평균벡터가 μ이고 공분산 행렬이 R인 정상성을 가정한다.

가설 설정

  • 먼저 industry factor model을 이용하여 3개의 인자를 추정하기로 하자. 7개의 주어진 자료가 같은 업종에 있는 회사를 같은 인자로 가정 시 세 개의 인자가 생성될 수 있음을 알 수 있으며 모형의 비교를 쉽게 하기 위해서 통계적 인자모형의 추정결과와 같이 인자 1을 건설관련주의 수익률, 인자 2를 은행관련주의 수익률로 그리고 인자 3을 전자관련주의 수익률로 가정하겠다. 인자들의 적재행렬은 표 4.
  • 여기서, 수익률 시리즈(series)로부터 관측되어지지 않거나 잠재된 변수들을 추정하고자 한다. 기본적인 인자 모형을 살펴보면, 시간 t에 대한 k- 차원의 수익률을 rt = rQT라 할 때 l는 평균벡터가 μ이고 공분산 행렬이 R인 정상성을 가정한다. 이때 rt는 모든 변수에 공통적으로 영향을 미치는 잠재적인 공통 인자 ft = (/u, .
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. 성웅현 (2002). . 탐진 

  2. Bauwens, L., Laurent, S. and Rombouts, J. V. K. (2006). Multivariate GARCH models: A survey, Journal of Applied Econometrics, 21, 79-109 

    상세보기 crossref

  3. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31, 307-327 

    상세보기 crossref

  4. Bollerslev, T. (1990). Modeling the conditional in short-run nominal exchange rates: A multivariate generalized ARCH model, Review of Economics and Statistics, 72, 498-505 

    상세보기 crossref

  5. Bollerslev, T., Engle, R. F. and Wooldridge, J. M. (1998). A capital-asset pricing model with time-varying covariances, Journal of Political Economy, 96, 116-131 

    상세보기 crossref

  6. Campbell, J. Y., Lo, A. W. and MacKinlay, A. C. (1997). The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey 

  7. Connor, G. (1995). The three types of factor models: A comparison of their explanatory power, Financial Analysts Journal, 51, 42-46 

  8. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50, 987-1007 

    상세보기 crossref

  9. Engle, R. F. and Kroner, K. F. (1995). Multivariate simultaneous generalized ARCH, Econometric Theory, 11, 122-150 

    상세보기 crossref

  10. Grinold, R. C. and Kahn, R. N. (2000). Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Producing Superior Returns and Controlling Risk, 2nd edition., McGraw-Hill, New York 

  11. RiskMetrics (1996). RiskMetrics, Technical Document, 4th ed., J. P. Morgan, New York 

  12. Tsay, R. S. (2005). Analysis of Financial Time Series, John Wiley & Sons, New York 

  13. Zivot, E. and Wang, J. (2006). Modeling Financial Time Series with S-PLUS, 2nd ed., Springer, New York 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

유발과제정보 저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로