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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10071381&local_id=10086434
다중 체계의 확률 변동성 모형
Reports NRF is supported by Research Projects( 다중 체계의 확률 변동성 모형 | 2016 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 한희준(성균관대학교 경제연구소) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number 2016S1A5A8019134
Year(selected) 2016 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2017년 10월 26일
Year type 결과보고
Year(final report) 2017년
Research Summary
  • Korean
  • 본 논문에서는 주가 수익률의 부호뿐만 아니라 절대적 크기에 따라서도 주가 수익률과 변동성의 관계가 좌우되는 새로운 확률 변동성 모형을 고려한다. 이 모형은 다중 체계(구체적으로는 세 가지 체계)를 허용함으로써 레버리지 효과를 보다 더 잘 설명하도록 구성된다. 실증분석 결과는 이 새로운 모형이 기존 모형들에 비해 주가 수익률과 변동성의 관계를 더욱 잘 설명하는 것을 보이고 있다.
  • English
  • This paper considers a new stochastic volatility model, in which both sign and magnitude of stock return play roles in explaining a more detailed relationship between stock return and volatility. The model allows for both threshold and leverage effects and accommodates three regimes (extreme negative return, mid-range including moderate negative and positive returns, and large positive return) to better capture the time varying aspect of the leverage effect. Applications of the model suggest strong evidence of time varying leverage effect. The comparison of the deviance information criterion reveals a good fit of our model.
Research result report
  • Abstract
  • 본 논문에서는 주가 수익률의 부호뿐만 아니라 절대적 크기에 따라서도 주가 수익률과 변동성의 관계가 좌우되는 새로운 확률 변동성 모형을 고려한다. 이 모형은 다중 체계(구체적으로는 세 가지 체계)를 허용함으로써 레버리지 효과를 보다 더 잘 설명하도록 구성된다. 실증분석 결과는 이 새로운 모형이 기존 모형들에 비해 주가 수익률과 변동성의 관계를 더욱 잘 설명하는 것을 보이고 있다.
  • Research result and Utilization method
  • 본 연구는 학문적 뿐만 아니라 사회적으로 커다란 기여를 할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제안하고 분석하는 SV 모형의 특징은 특히 주가의 하락 및 상승이 큰 폭으로 이루어지는 경우의 시계열 특성을 기존 모형들에 비해 체계적으로 반영할 수 있다. 이는 대부분 기존 SV 모형들은 주식 수익률의 부호에 의해서만 주식 수익률과 변동성의 관계를 나누는 반면, 우리가 제안하는 모형은 주식 수익률의 부호뿐만 아니라 절대적 크기에 의해서도 regime이 나누어지기 때문이다. 따라서 2008년 리먼 브라더스사 파산 전후의 세계 금융위기, 2013년 유럽 국채위기 그리고 미국의 금리인상과 중국 경제의 경착륙 우려 등에 따른 세계 금융시장의 불안감이 고조되는 최근의 국제금융시장의 상황 등을 고려할 때, 주식 수익률의 절대적 크기가 큰 경우가 빈번히 발생하는데 이를 체계적으로 반영한 본 연구의 변동성 모형은 변동성 예측 및 리스크 관리를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.

    본 연구에서는 새롭게 제안하는 모형의 추정 결과를 분석하고 기존 모형들과의 비교를 통해 본 모형을 통해 실제 자료의 설명력을 높일 수 있음을 보이고 있다. 향후 본 모형을 이용하여 주가 수익률의 변동성 예측을 향상시킬 수 있거나 또는 리스크 관리에 쓰이는 value at risk 예측을 향상시킬 수 있음을 실증분석을 통해 보여준다면, 금융시장에서의 변동성 예측에 실제 시장참가자들이 사용할 수 있는 유용한 모형으로 자리 잡을 수도 있으리라 생각된다. 실제 금융시장 참가자들이 본 모형을 이용해서 향상된 변동성 예측을 통해 자산운용과 리스크 관리 등을 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다.
  • Index terms
  • 확률 변동성 모형, 레버리지 효과, 다중 체계
  • List of digital content of this reports
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