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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제2호
발행연도
2014.1
수록면
703 - 717 (15page)

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본 논문에서는 금융시계열 자료의 변동성을 설명하기 위하여 레버리지 효과(leverage effect)를 고려한 베이지안 확률 변동성 모형을 실증적으로 비교 분석한다. MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법을 바탕으로 여러 가지 베이지안 확률 변동성 모형을 적합하며, 레버리지 효과를 고려하는 확률 변동성 모형을 사용함으로써 수익률과 변동성의 인과관계를 통한 이상점 유무와 원인에 대한 효율적 설명이 가능함을 실증적으로 규명하고자 한다. 실증적 비교 분석을 위하여, 먼저 모의실험 자료를 바탕으로 모형 적합성에 대한 비교 연구를 수행하고, 편차정보기준을 통하여 각 모형을 비교한다. 아울러 실제 자료 분석에서는 KOSPI지수, S&P500지수, 원/달러 환율자료를 이용하여, 본 논문에서 고려하는 다양한 베이지안 확률 변동성 모형에 적용한 후 편차정보기준을 통해 모형을 선택하고 아울러 이상점과 레버리지 효과의 유무에 대한 실증적 고찰을 고려하도록 한다. 이를 바탕으로, 금융시계열 자료의 변동성을 설명 할 때, 레버리지 효과를 반영하는 확률 변동성 모형을 고려하는 것이 더 나은 적합 모형임을 실증적으로 고찰하도록 한다.
#이상점 탐지 #이변량 확률 변동성 모형 #혼합 정규분포 #레버리지 효과 #WinBUGS #Outlier detection #Bivariate stochastic volatility #Scale mixture of normal #Leverage effect #WinBUGS

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