• Title/Summary/Keyword: 변동력

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시계열분석(時系列分析)에 의한 주식수익율(株式收益率) 변동성(變動性)의 예측(豫測)

  • Park, Dong-Gyu
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.9 no.2
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    • pp.343-367
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    • 1992
  • 이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.

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Forecasting Power of Range Volatility According to Different Estimating Period (한국주식시장에서 범위변동성의 기간별 예측력에 관한 연구)

  • Park, Jong-Hae
    • Management & Information Systems Review
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    • v.30 no.2
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    • pp.237-255
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    • 2011
  • This empirical study is focused on practical application of Range-Based Volatility which is estimated by opening, high, low, closing price of overall asset. Especially proper forecasting period is what I want to know. There is four useful Range-Based Volatility(RV) such as Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). So, four RV of KOPSI 200 index during 2000.5.22-2009.9.18 was used for empirical test. The emprirical result as follows. First, the best RV which shows the best forecasting performance is PK volatility among PK, GK, RS, YZ volatility. According to estimating period forcasting performance of RV shows delicate difference. PK has better performance in the period with financial crisis of sub-prime mortgage loan. if not, RS is better. Second, almost result shows better performance on forecasting volatility without sub-prime mortgage loan period. so we can say that forecasting performance is lower when historical volatiltiy is comparatively high. Finally, I find that longer estimating period in AR(1) and MA(1) model can reduce forecasting error. More interesting point is that the result shows rapid decrease form 60 days to 90 days and there is no more after 90 days. So, if we forecast the volatility using Range-Based volaility it is better to estimate with 90 trading period or over 90 days.

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A Study on Predicting Volatility in the Foreign Exchange Market in Korea (국내 외환 시장에서의 환율 변동성에 관한 연구)

  • 송영효
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.333-340
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    • 2001
  • 본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.

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확률적(確率的) 변동성하(變動性下)의 통화(通貨)옵션가격결정모형(價格決定模型)의 실증분석(實證分析)

  • Park, Byeong-Su
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.3 no.1
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    • pp.329-357
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    • 1996
  • 본 논문은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 대하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 OTM, ATM, ITM에서 일정한 변동성을 가정하는 모형가격은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 비교하여 일치적으로 높게 나타나고 있으며 OTM옵션에 가격결정오차의 크기는 ATM 옵션보다 크게 나타나고 있다. 또한 옵션의 만기가 길수록 가격결정오차의 크기는 커진다는 것을 보여주고 있다. 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형이 일정한 변동성을 가정하는 통화옵션가격결정모형보다 행사가격과 만기편의를 감소시키며 특히 단기의 만기를 가진 범위에서는 매우 큰 오차감소효과가 나타났다. 따라서 통화옵션가격결정모형을 이용하여 옵션가격을 예측함에 있어 환율변동성이 일정하다는 가정하에서 변동성을 모형에 투입하는 것보다는 환율변동성의 이분산성을 고려하여 추정된 변동성을 모형에 투입하는 것이 통화옵션가격의 예측력을 개선시킬 수 있다고 할 수 있다. 그리고 회귀분석결과 설명력을 나타내는 $R^2$값이 높게 나타나고 있으며, 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형의 $R^2$값이 일정한 변동성을 가정하는 모형의 $R^2$보다는 높게 나타나고 있다.

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A Study on Discrimination Evaluation of DEA Models (DEA 모형의 변별력 평가에 관한 연구)

  • Park, Man Hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.17 no.1
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    • pp.201-212
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    • 2017
  • This study presented the new evaluation index which can evaluate the discrimination of DEA models. To evaluate the discrimination of DEA models, data were analyzed using importance index as suggested in previous study and the coefficient of variation as suggested in this study for the discrimination evaluation. This study selected the CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, and cross efficiency DEA model for the discrimination evaluation and accomplished empirical analysis. In order to grasp the rank correlation of the models, this study implemented the rank correlation analysis between the efficiency of CCR model and BCC model and entropy, bootstrap, super efficiency, and efficiency of the cross efficiency model. The obtained results of this study are as follows. First, the discrimination rank of models using the importance index and the coefficient of variation was shown to be identical. Therefore, the coefficient of variation can be used the discrimination evaluation index of DEA model. Second, the discrimination of the super efficiency model was found to be the highest rank among 4 models according to the analysis of this present study. Third, the highest rank correlation with CCR model was the super efficiency model. In addition, the super efficiency model was found to be the highest rank correlation with BCC model.

EVA와 주가변동간의 실증분석을 통한 한국에서의 주주자본주의에 관한 연구

  • Hwang, Seon-Ung;Sin, U-Yong
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.10 no.1
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    • pp.45-72
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    • 2004
  • 본 연구에서는 우리나라에서 EVA의 주가변동에 대한 설명력을 실증적으로 분석함으로써 주주가치 극대화의 규범이 어느 정도로 통용되고 있는가를 고찰하였다. 이와 같이 EVA의 주가변동에 대한 설명력을 분석해봄으로써 자본자유화 이후 상대적으로 주주가치 극대화의 규범이 한국자본주의에 어느 정도 영향을 주었는지 판단할 수 있다. 실증분석의 결과를 종합해볼 때, 우리나라에서는 EVA의 주가변동에 대한 설명력이 그다지 뚜렷하지 않은 것으로 판단된다. 보다 확고한 판단을 내리기 위하여 당기 순이익과 매출액을 사용한 모형들과 서로 비교해보기도 하였지만 결과는 대동소이 하였다. 그리고 IMF 위기를 전후하여 시장에 구조적인 변화가 있었을 것이라는 전제 아래 표본기간을 위기가 발생한 시점을 기준으로 전과 후 두 기간을 구분하여 분석하기도 하였고, 산업별로 구분하여 고찰하기도 하였지만 결과는 기본적으로 동일하였다. 분석결과가 시사하는 바에 따르면 우리나라에는 아직 주주자본주의가 제대로 자리를 잡았다고 말할 수 없다. 그러나 기업들이 가치중심경영으로 패러다임을 신속하게 전환하지 못한다면 무한경쟁으로 집약되는 생존경쟁에서 결코 살아남지 못하기 때문에 기업들은 경영에 있어서 EVA를 더욱 중시하는 방향으로 전개할 것이다. 따라서 앞으로 EVA는 그 설명력을 점차 높여갈 것으로 판단된다.

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The Emergence of A New Pattern of Childbearing : Fertility in Korea During The 1980s (1980년대 한국 출산력의 변동추이 분석)

  • Han, Seung-Hyun;Griffith Feeney
    • Korea journal of population studies
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    • v.16 no.1
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    • pp.59-68
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    • 1993
  • 본 연구는 1980년대 우리나라 출산력의 급격한 변동을 설명하기 위하여 1988년 한국보건사회 연구원에서 실시한 전국규모의 출산력 및 가족보건조사자료를 기초로 출산순위진도 측정방법에 의하여 출산력을 분석한 것이다. 본 연구 결과에서는 년도별 출산력과 출산순위분포, 출산순위별 진도율 등을 측정하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1980년 초에는 출산력이 2.8에서 1986년 이후에 대체수준이하인 1.8로 계속적인 하향추세를 보였다. 출산순위별 진도율에서는 둘째에서 세째아이로 진도한 비율이 1980년초에서 1986년사이에 약 71%가 감소하였고, 세째순위에서 네째순위로 33%가 감소하였다. 세째이상으로 진도한 비율의 감소율이 90%를 상회하고 이중 둘째에서 세째사이의 변동율이 50%를 나타내었다. 출산순위분포에서는 둘째아이에 64%가 집중되어 있으며 출산진도율은 결혼에서 첫째아이로 진도되는 확률이 90%, 첫째에서 둘째로 85%, 둘째에서 세째로는 18%가 나타냈다. 이러한 현상은 최근 한국부인의 82%가 둘째아이에서 단산하는 경향을 보이고 한자녀만 갖는 확률은 15%로 풀이되고 있다.

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Characteristics Analysis of Generator by Load Variation (부하변동에 따른 발전기 특성해석)

  • Kim, Jong-Gyeum
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2006.11a
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    • pp.507-510
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    • 2006
  • 본 논문은 신재생에너지의 한 분야로서 청정에너지인 소수력 발전시스템 운영시 수용가 부하의 변동에 따른 발전기의 특성변화를 해석한 것이다. 모의에 사용된 동기발전기-전동기가 부하의 변동에 따라 토크, 속도, 전류 등이 어떤 영향을 받는지 전자계 과도해석 프로그램을 사용하여 나타내었다.

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Forecasting volatility index by temporal convolutional neural network (Causal temporal convolutional neural network를 이용한 변동성 지수 예측)

  • Ji Won Shin;Dong Wan Shin
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.36 no.2
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    • pp.129-139
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    • 2023
  • Forecasting volatility is essential to avoiding the risk caused by the uncertainties of an financial asset. Complicated financial volatility features such as ambiguity between non-stationarity and stationarity, asymmetry, long-memory, sudden fairly large values like outliers bring great challenges to volatility forecasts. In order to address such complicated features implicity, we consider machine leaning models such as LSTM (1997) and GRU (2014), which are known to be suitable for existing time series forecasting. However, there are the problems of vanishing gradients, of enormous amount of computation, and of a huge memory. To solve these problems, a causal temporal convolutional network (TCN) model, an advanced form of 1D CNN, is also applied. It is confirmed that the overall forecasting power of TCN model is higher than that of the RNN models in forecasting VIX, VXD, and VXN, the daily volatility indices of S&P 500, DJIA, Nasdaq, respectively.

크랭크축-실린더블록 계의 진동해석

  • 오성환
    • Journal of the KSME
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    • v.25 no.5
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    • pp.406-412
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    • 1985
  • 연소 동안에 크랭크 축은 오일 필름을 통하여 연소압력이 실린더 블록으로 전달된다. 점화 전에 관성력에 의한 크랭크 축의 굽힘 변형은 크랭크 축으로부터 메인 베어링까지의 연소하중 전달에 큰 영향을 미친다. 메인 베어링에 베어링 보를 부착시키거나 크랭크 축의 굽힘 강성을 변화시켜 실린더 블록의 스커어트 진동을 감소시키는 효과를 얻었다. 크랭크 축의 비틂 진 동을 일으키는 회전력과 관성력 변동의 합력은 크랭크 저어널의 횡진동을 일으킨다. 크랭크 축의 횡 강제진동은 베어링 1에서 최대값이기 때문에 실린더 블록의 굽힘, 비듦 진동에 대하여 기진력이 된다. 실린더 블록의 진동 진폭은 관성력 변동의 주파수가 실린더 블록의 공진진 동수에 가까워지는 정도와 크랭크 축 비듦 진동의 진폭에 의존한다. 크랭크 풀리의 극관성 모우멘트와 크랭크 축 비듦 진동을 감소시키는데 효과를 준다.

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