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논문 기본 정보

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저널정보
한국무역학회 무역학회지 貿易學會誌 第27卷 第3號
발행연도
2002.9
수록면
305 - 323 (19page)

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In recent years the evidence of predictability has led to a variety of approaches, because the GARCH model cannot capture some important features of the data. The estimated news impact curve for the GARCH model, which imposes symmetry on the conditional variances, suggests that the conditional variance is underestimated for negative shocks and overestimated for positive shocks. The most interesting of these approaches are the asymmetric or leverage volatility models, in which good news and bad news have different impact on volatility. Hence, This paper introduces the models capturing such asymmetric effect, which includes the EGARCH. AGARCH, and GJR models. All the models found that negative shocks introduced more volatility than positive shocks. Overall, the AGARCH and GJR were the best at capturing this asymmetric effect. Furthermore, the GJR model successfully revealed the shape of the news impact curve and was a useful approach to modeling conditional heteroscedasticity, since the GJR yields the highest log-likelihood.
#비대칭적 모형 #뉴스충격곡선 #변동성 #조건부 분산

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비대칭모형의 도입
Ⅲ. 단위근검정과 뉴스도출
Ⅳ. 비대칭모형의 추정과 뉴스충격곡선
Ⅴ. 결론
참고문헌
ABSTRACT

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Wan-Soo Choi 산업경제연구 2007 .04

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