$\require{mediawiki-texvc}$

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.

확률적 변동성을 가진 은닉마르코프 모형을 통한 비트코인 가격의 변동성 추정
Hidden Markov model with stochastic volatility for estimating bitcoin price volatility 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.36 no.1, 2023년, pp.85 - 100  

강태현 (중앙대학교 응용통계학과) ,  황범석 (중앙대학교 응용통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The stochastic volatility (SV) model is one of the main methods of modeling time-varying volatility. In particular, SV model is actively used in estimation and prediction of financial market volatility and option pricing. This paper attempts to model the time-varying volatility of the bitcoin market...

주제어

참고문헌 (20)

  1. Bosire MB and Maina SC (2021). Modelling stochastic volatility in the kenyan securities market using hidden?markov models, Journal of Financial Risk Management, 10, 367-395. 

  2. Derek S (2011). Monte Carlo approaches to hidden Markov model state estimation, Master of Science in Applied?Mathematics (pp. 1-40), eScholarship, University of California, California. 

  3. Harvey AC and Shephard N (1996). Estimation of an asymmetric stochastic volatility model for asset returns,?Journal of Business & Economic Statistics, 14, 429-434. 

  4. Hassan MR and Nath B (2005) Stock market forecasting using hidden Markov model: A new approach. In?Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Warsaw,?Poland, 192-196. 

  5. Heston SL (1993). A closed-form solution for options with stochastic volatility with applications to bond and?currency options, The Review of Financial Studies, 6, 327-343. 

  6. Hoffman MD and Gelman A (2014). The No-U-Turn Sampler: Adaptively setting path lengths in hamiltonian?Monte Carlo, Journal of Machine Learning Research, 15, 1593-1623. 

  7. Kang HJ and Hwang BS (2021). A hidden Markov model for predicting global stock market index, The Korean?Journal of Applied Statistics, 34, 447-461. 

  8. Kim JE (2005). Parameter estimation in stochastic volatility model with missing data using particle methods and?the EM algorithm (Doctoral dissertation), University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA. 

  9. Krichene N (2003). Modeling Stochastic Volatility with Application to Stock Returns, International Monetary?Fund 2003. 

  10. Lamoureux CG (1990). Persistence in variance, structural change, and the GARCH model, Journal of Business?& Economic Statistics, 8, 225-234. 

  11. Lihn HT (2017). Hidden Markov model for financial time series and its application to S&P 500 index, Quantitative Finance, Forthcoming. 

  12. Nguyen N (2018). Hidden Markov model for stock trading, International Journal of Financial Studies, 6, 1-17. 

  13. Nguyen N and Nguyen D (2015). Hidden Markov model for stock selection, Risks, 3, 455-473. 

  14. Nkemnole EB and Abass O (2017). Forecasting volatility of stock indices with HMM-SV models, unpublished?paper, 1-20. 

  15. Rabiner LR (1989). A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition, Proceedings of the IEEE, 77, 257-286. 

  16. Raggi D and Bordignon S (2006). Sequential Monte Carlo methods for stochastic volatility models with jumps,?unpublished paper, 1-19. 

  17. Sandmann G and Koopman SJ (1998). Estimation of stochastic volatility models via Monte Carlo maximum?likelihood, Journal of Econometrics, 87, 271-301. 

  18. Scott R (2021). Predicting stock and portfolio returns with bayesian methods, Available from: https://srome.github.io/Eigenvesting-IV-Predicting-Stock-And-Portfolio-Returns-With-Bayesian-Statistics/ 

  19. Taylor SJ (1994). Modeling stochastic volatility: A review and comparative study, Mathematical Finance, 4,?183-204. 

  20. Viterbi A (1967). Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm,?IEEE Transactions on Information Theory, 13, 260-269. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

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