• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.85-98
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• 2016

본 논문은 장외거래 수익률을 이용하여 추정한 여러 실현변동성들을 실증적으로 비교분석한다. 실제 금융 자산 시장에서는 장외시간이나 휴일에 거래가 적거나 드물게 나타나기 때문에 하루 전체의 실현변동성을 정확히 계산하는데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안되어진 장외거래 수익률을 여러 가지 방법으로 반영한 다양한 실현변동성의 추정치들에 대한 검토가 이루어진다. 실제 데이터의 실현변동성 추정치들의 예측정확성을 비교하기 위해 미국의 NASDAQ 지수와 S&P500 지수와 우리나라의 KOSPI 지수와 원/달러환율이 분석된다. 적분변동성의 불편추정치인 다음날의 로그수익률의 제곱을 기준으로 일일 실현 변동성의 추정치들은 비교되어지며 비교를 위해 절대평균오차(MAE)와 제곱평균오차근(RMSE)이 이용된다. 또한 통계적 추론을 위하여 Model Confidence Set(MCS) 방법과 Diebold-Mariano 검정법을 사용한다. 세 가지 주가지수 데이터에 대해 동일한 최적 방법이 선택되어지는데, 장외시간 수익률을 이용하여 장내시간 실현변동성의 크기 조정을 한 방법이다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.703-720
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• 2019

최근 빈번하게 발생하는 이상기온과 기후변화로 인하여 전력수요의 변동성이 커지고 있으며 기온 영향의 증가와 함께 기온변화에 대한 전력수요의 반응은 비선형성과 비대칭성으로 나타나고 있다. 정부 에너지 정책의 변화와 4차 산업혁명의 전개에 따라 기온 효과를 보다 정확하게 추정하고 예측하는 것은 안정적 전력수급 관리를 위하여 중요한 과제이다. 본 연구는 기온변화에 대한 전력수요의 비선형적 반응에 대하여 부분선형모형을 이용하여 분석하고자 한다. 기온변화와 전력수요의 비선형·비대칭적 관계를 측정하기 위하여 Robinson의 double residual 준모수적 추정과 스플라인 추정을 적용하였다. 기상변수와 전력 소비에 대한 시간 단위 고주기 자료를 사용하여 부분선형모형으로 추정한 기온변화와 전력 소비의 관계는 기존 모수적 모형과는 다른 비선형성과 비대칭성을 갖고 있음을 확인하였다. 부분선형모형을 이용하여 얻은 전력수요에 대한 표본내·표본외 예측은 이차함수 모형과 냉난방도일 모형과 비교하여 우수한 예측력을 보였다. Diebold-Mariano 검정결과, 부분선형모형에서 얻은 예측력 향상은 통계적으로 유의하였다.

• 국제지역연구
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• 제14권2호
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• pp.25-40
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• 2010

변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.1-13
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• 2022

This paper empirically explores the predicting ability of the newly proposed smooth transition (ST) time-varying combining forecast methods. The proposed method allows the "weight" of combining forecasts to change gradually over time through its unique feature of transition variables. Stock market returns from 7 countries were applied to Ad Hoc models, the well-known Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) family models, and the Smooth Transition Exponential Smoothing (STES) models. Of the individual models, GJRGARCH and STES-E&AE emerged as the best models and thereby were chosen for constructing the combined forecast models where a total of nine ST combining methods were developed. The robustness of the ST combining forecasts is also validated by the Diebold-Mariano (DM) test. The post-sample forecasting performance shows that ST combining forecast methods outperformed all the individual models and fixed weight combining models. This study contributes in two ways: 1) the ST combining methods statistically outperformed all the individual forecast methods and the existing traditional combining methods using simple averaging and Bates & Granger method. 2) trading volume as a transition variable in ST methods was superior to other individual models as well as the ST models with single sign or size of past shocks as transition variables.