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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
1,537 - 1,555 (19page)

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Economists have long recognized the possibility that parameters may not be constant through time, but rather that structural shifts may occur in parameters. Dynamic models with Markov switching between regimes is a tool for dealing with such structural shifts. The number of published papers that apply Markov switching models has been enormous in the field of volatility studies. In this paper, we propose a model of volatility using a Markov regime switching stochastic volatility(MRSV) model that includes Markovian state transition matrix in the state equation. For estimating the volatility of this MRSV, we now describe a modified filter, smoother, and EM algorithm using Bayes' theorem(Kim, H. Y., 1998) and a quasi maximum likelihood approach. The proposed algorithm is tested for stock price index return data, KOSPI200 and S&P500. By comparisons with a GARCH model, this algorithm provides better results in terms of the MSE criterion.
#Markov regime switching #Quasi maximum likelihood estimation #Stochastic volatility model #State space model #EM algorithm.

목차

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[학술지(정기간 google schola Abramowitz, M. / 1970 / Handbook of Mathematical Functions / Dover Publications Inc. google schola Alspach, D. L. / 1972 / Nonlinear Bayesian Estimation Using Gaussian Sum Approximations / IEEE Trans. Automat. Contr AC-17 : 439 ~ 447 google schola Andersen, T. G. / 2001 / The Distribution of Realized Exchange Rate Volatility / Journal of the American Statistical Association : 42 ~ 55 google schola Andersen, T. G. / 2003 / Modeling and Forecasting Realized Volatility / Econometrica 71 : 579 ~ 626 google schola

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