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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 859 - 878 (20page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2024.35.6.859
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본 연구에서는 비트코인 변동성 예측 분석을 위하여 HAR 모형과 GARCH/TGARCH 모형을 결합한 시계열 모형을 고려한다. 또한 비트코인과 관련하여 금융시장의 주가 지수, 변동성 지수, 원/달러 환율이 비트코인 변동성에 선행하여 예측하는 데 도움이 된다는 점을 그랜저 인과관계 검정을 통해 확인하고, 이 세 요인을 외생변수로 채택한 HAR-GARCH-X 모형을 제안한다. 이는 조건부 이분산성과 변동성 군집 현상을 반영하며, 금융시장 주요 요인의 영향력을 내포하는 모형으로서, 비트코인의 변동성 구조를 잘 이해하는 데 도움이 되는 시계열 모형이라 할 수 있다. HAR-GARCH류 모형은 기존의 GARCH류 모형의 AIC, BIC 등과 비교할 때, 모형 적합도를 크게 향상하였음을 확인하였다. HAR-GARCH류 모형들 간의 예측력 비교를 위해 MSE, RMSE, MAE, MAPE를 계산하여 모형의 예측 성능을 평가하였다. 총 8개의 모형 중에서 변동성 지수를 외생변수로 고려한 HAR-GARCH-X ( VOL ) 모형이 예측 성능이 가장 우수한 모형으로 선정되었다. 본 연구에서 HAR 모형과 외생변수를 추가함으로써 모형적합도와 예측력을 향상시켰다는 점에서 기여도가 크다고 할 수 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 데이터 소개
3. 시계열 모형 소개
4. 데이터 실증 분석
5. 결론
References
Abstract
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