메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국일본근대학회 일본근대학연구 일본근대학연구 제35호
발행연도
2012.1
수록면
341 - 358 (18page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 한국, 중국 및 일본 3개국의 주가지수를 사용하여 수익률 및 변동성을 예측하는 방안에 대해 연구한다. 분석 대상인 금융시계열 자료인 주가지수가 장기 기억(long memory)을 가지고 있을 경우 정수만으로 차분함에 의해 정보가 과도하게 손실되어지는 것을 막기 위해 실수 차분으로 과잉 차분을 피할 수 있는 분수적분 ARMA 또는 FARIMA(AutoRegressive Fractionally Integrated Moving Average) 모델과 FI-GARCH(Fractionally Integrated Generalized AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) 모델을 이용한다. 하지만 분석대상인 원래 시계열 자료의 선정기준이 되는 “시점”의 애매함이 존재하기에 본 연구에서는 퍼지수 및 퍼지 회귀 모델을 고려하여 FUZZY FARIMA 모델로 수익률(return)을, FUZZY FI-GARCH 모델로 변동성(volatility)을 예측하는 방법을 제안한다. 그리고 수익률은 단변량 ARFIMA모델을 다변량 ARFIMA모델로 확장하여 예측치를 추정한다. 본 연구에서 제안한 퍼지 FARIMA모델은 수익성 분석에 우위성을 가지고 있음을 발견하였다. 또한 FI-GARCH 모델을 이용한 변동성 예측 분석은 아주 타당성을 가지고 있음을 발견하였다.
#시계열 자료 #time-series data) #실수차분 #real number difference) #퍼지 #fuzzy) #자기회귀이동평균 모델 #ARMA) #풋옵션 #put option) #포트폴리오 인슈어런스 #portfolio insurance)

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Akaike, H / 1976 / ?Canonical correlation analysis of time-series and the use of an information criterion, In System Identification: Advances and Case Studies / Academic Press google schola Akaike, H / 1978 / A Bayesian analysis of the minimum AIC procedure / Ann., Inst., Statist., Math 30 : 9 ~ 14 google schola Akaike, H / 1979 / A Bayesian extension of the minimum AIC procedure of autoregressive model fitting / Biometrica 66 : 237 ~ 242 google schola Andersson, M / 2000 / Do long-memory models have long memory? / International Journal of Forecasting 16 : 121 ~ 124 google schola Badhanl, K.N / 2008 / Long memory in stock returns and volatility in India: A nonparametric analysis / ICFAI Journal of Applied Finance 14 : 34 ~ 53 google schola

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0