• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.353-360
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• 2011

We consider an asymmetric power transformed threshold GARCH(1.1) process and find sufficient conditions for the existence of a strictly stationary solution, geometric ergodicity and ${\beta}$-mixing property. Moments conditions are given. Box-Cox transformed threshold GARCH(1.1) is also considered as a special case.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.221-230
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• 2016

주식시장 거래에서 기록되는 고빈도 자료를 사용하여 주식 수익률에 대한 변동성을 분석하였다. 변동성을 설명할 수 있는 한 요소로 주식거래에서 불규칙한 간격으로 발생하는 가격 듀레이션을 생각할 수 있는데, 실제 자료에 ACD 모형을 사용하여 듀레이션을 추정해 보았고, ACD-GARCH 모형을 사용하여 주식 수익률과 변동성에 미치는 듀레이션의 영향을 살펴보았다. 이 과정에서 ACD 모형 추정에는 ML과 EF 방법을 적용하였고, ACD-GARCH 모형에는 이중-분계점(double-threshold)을 추가하여 평균수익률의 비대칭성 및 변동성의 비대칭성을 동시에 분석해 보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권1호
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• pp.141-146
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• 2007

In this paper, we consider a Box-Cox transformed threshold GARCH(1,1) process and find a sufficient condition under which the process is geometrically ergodic and has the ${\beta}$-mixing property with an exponential decay rate.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.237-245
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• 2007

Nonlinear asymmetric time series models have the growing interest in econometrics and finance. Threshold model is one of the successful asymmetric model. We consider a smooth transition ARMA model which converges a.s. to a threshold ARMA model and show that the smooth transition ARMA model admits a stationary measure, provided a suitable condition on the coefficients of the autoregressive parts of the different regimes is satisfied. Stationarity of a smooth transition GARCH model is also obtained.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.295-307
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• 2023

HAR 모형은 간단한 선형 모형으로 실현 변동성의 장기기억성을 비교적 잘 설명할 수 있어 널리 쓰이고 있다. 하지만, 실현 변동성은 조건부 이분산성, 레버리지 효과, 변동성 집중 등과 같은 복잡한 특징을 보이고 있기에 단순 HAR 모형을 확장할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 조건부 이분산성을 설명하는 GARCH 모형에 임계값에 따라 계수가 달라지는 비선형 모형인 임계 HAR 모형(THAR-GARCH)을 제안하고 그 추정 방법 및 예측 성능에 대해서 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 오차항의 등분산 가정을 벗어났기 때문에 모형의 계수를 추정하기 위해서 반복적인 가중최소제곱추정법을 제안하고 모의실험을 통해 일치성을 보였다. 또한 전세계 21개의 주요 주가 지수의 실현 변동성에 대한 예측 오차를 비교함으로써 제안한 GARCH 오차를 가지는 임계 HAR 모형이 일반적으로 더 우수한 예측력을 보임을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.477-483
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• 2011

This article is concerned with a class of threshold-asymmetric GARCH models both for stationary case and for non-stationary case. We investigate large sample properties of estimators from QML(quasi-maximum likelihood) and QL(quasilikelihood) methods. Asymptotic distributions are derived and it is interesting to note for non-stationary case that both QML and QL give asymptotic normal distributions.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.437-445
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• 2000

국내 주가시계열을 분석하기 위해 기존의 비선형시계열모형인 분계점을 가진 자기외귀모형(TAR)과 일반화 이분산자기회귀모형(GARCH)을 비교 분석한 후, 이 두가지 모형을 결합시킨 새로운 모형 TAT-GARCH모형을 제안하였다. 이 모형은 그 자체로도 이론적인 관삼의 대상이 되어 연관된 모수추정 기법을 제시하였고 국내 개별 주가시계열 자료의 분석에 있어서 제안된 모형이 기존의 모형들 보다 상대적으로 더 좋은 예측치를 제공할 수 있음을 특정 9개 회사의 주가분석을 통해 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.713-722
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• 2020

본 논문에서는 금융시계열의 특징인 비대칭 변동성을 연구하고 있다. 멱변환을 동시에 고려한 멱변환-비대칭 GARCH 모형을 소개하고 있다. 변동성이 비정상인 모형을 다루고 있으며 오차항으로 표준정규분포와 더불어 표준화 t-분포도 고려하여 변동성 정상/비정상 조건을 제시하고 있다. 미국 주가 시계열인 다우지수 적용사례를 예시하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.205-216
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• 2018

본 논문에서는 모형 기반 GARCH 변동성, 실현변동성(realized volatility; RV), 역사적 변동성(historical volatility), 지수가중이동평균(exponentially weighted moving average; EWMA) 등 다양한 변동성 추정 방법을 소개하고, 실현변동성에 비대칭 효과(leverage effect)를 반영한 분계점 실현변동성(threshold-asymmetric realized volatility; T-RV)을 제안하였다. 또한, 예시를 위해 KOSPI 고빈도 수익률 자료의 변동성을 분석하였다.

• 수산경영론집
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• 제45권2호
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• pp.29-38
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• 2014

This study is to analyse the timing of the structural change of price volatility and the asymmetry of price volatility during the period before and after the timing of the structural change of price volatility using Jeju Farming Olive Flounder's production area market price data from January 1, 2007 to June 30, 2013. The analysis methods of Quandt-Andrews break point test and Threshold GARCH model are employed. The empirical results of this study are summarized as follows: First, the result of Quandt-Andrews break point test shows that a single structural change in price volatility occurred on May 4, 2010 over the sample period. Second, during the period before structural change, daily price change rate has averagely positive value which means price increase, but during the period after structural change daily price change rate has averagely negative value which means price decrease. Also, daily volatility of price change rate during the period before structural change is higher than during the period after structural change. This indicates that price volatility decreases after structural change. Third, the estimation results of Threshold GARCH Model show that the volatility response against price increase is larger during the period after structural change than during the period before structural change. Also the result shows the volatility response against price decrease is larger during the period after structural change than during the period before structural change. And, irrespective of the timing of structural change, price increase has an larger effect on volatility than price decrease. This means volatility is asymmetric at price increase.