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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.2, 2011년, pp.293 - 305
채화연 (한국씨티은행) , 최보승 (대구대학교 전산통계학과) , 김기환 (고려대학교 정보통계학과) , 박유성 (고려대학교 통계학과)
The volatility is one of most important parameters in the areas of pricing of financial derivatives an measuring risks arising from a sudden change of economic circumstance. We propose a Bayesian approach to estimate the volatility varying with time under a linear model with ARMA(p, q)-GARCH(r, s) e...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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파생상품 가격결정 이론인 Black-Scholes 모형에서는 변동성을 어떻게 가정하는가? | 금융시계열 자료를 이용하여 분석을 수행할 때는 미래시점의 값에 대한 예측과 더불어 변동성(volatility)의 추정 및 예측 또한 중요한 관심사항이라 할 수 있다. 파생상품 가격결정 이론인 Black-Scholes 모형에서 일반적으로 변동성은 상수라 가정한다. 그러나 실제 Black-Scholes 모형이 적용되는 금융시계열 자료에서 변동성은 측정 시점의 사회, 경제적인 상황에 따라 끊임없이 변동하기 때문에 변동성이 상수라는 가정은 적절하지 않다고 볼 수 있다. | |
시계열 자료에 대한 예측 모형으로 가장 대표적인 방법은 무엇인가? | 그러나 시계열 자료에 대한 회귀모형을 구축하고자 할 때 시계열 자료가 가지는 자기상관성에 의하여 고전적 회귀 모형의 이용은 모수의 추론에서 여러가지 문제를 발생시킨다. 시계열 자료에 대한 예측 모형으로 가장 대표적인 방법은 ARMA(autoregressive and moving average) 방법이다. 이는 현 시점에서의 시계열 값은 자기상관성에 기반한 과거 값과 오차항의 가중평균에 의하여 구성되었다고 보고 이들에 기초하여 모형을 구축하고 분석을 수행하는 방법이다. | |
ARMA 방법은 무엇인가? | 시계열 자료에 대한 예측 모형으로 가장 대표적인 방법은 ARMA(autoregressive and moving average) 방법이다. 이는 현 시점에서의 시계열 값은 자기상관성에 기반한 과거 값과 오차항의 가중평균에 의하여 구성되었다고 보고 이들에 기초하여 모형을 구축하고 분석을 수행하는 방법이다. 금융시계열 자료를 이용하여 분석을 수행할 때는 미래시점의 값에 대한 예측과 더불어 변동성(volatility)의 추정 및 예측 또한 중요한 관심사항이라 할 수 있다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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