• Quantitative Bio-Science
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• 제37권2호
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• pp.73-79
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• 2018

As high frequency (HF, for short) time series is now prevalent in the presence of real time big data, volatility computations based on traditional ARCH/GARCH models need to be further developed to suit the high frequency characteristics. This article reviews realized volatilities (RV) and multivariate GARCH (MGARCH) to deal with high frequency volatility computations. As a (functional) infinite dimensional models, the fARCH and fGARCH are introduced to accommodate ultra high frequency (UHF) volatilities. The fARCH and fGARCH models are developed in the recent literature by Hormann et al. [1] and Aue et al. [2], respectively, and our discussions are mainly based on these two key articles. Real data applications to domestic UHF financial time series are illustrated.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.667-675
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• 2018

초고빈도(ultra high frequency; UHF)시계열의 함수적 변동성 측정을 위한 최신 기법인 함수적 변동성 functional GARCH : fGARCH(1, 1) 모형을 소개하고 설명하였다. 실증분석을 위해 R-code fGARCH(1, 1) 프로그램을 KOSPI/현대차 초고빈도 수익률 자료에 적합하여 예시하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.169-180
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• 2017

본 논문은 다변량 변동성을 다루고 있다. 최근 들어 활발하게 연구가 되고 있는 고빈도(high frequency)자료에 기초한 변동성 측정방법인 실현변동성을 계산하고 기존의 다변량 GARCH 모형과 비교분석하였다. 정준상관분석과 VaR분석을 이용하여 실현변동성과 다양한 다변량 GARCH 모형을 비교하였으며 최근 6년 동안의 삼성전자/현대차 거래 가격 고빈도 데이터를 이용하여 실증분석을 실시하였다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1163-1170
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• 2015

본 연구에서는 금융시계열 변동성 측정을 위한 다양한 방법들을 소개하고 비교분석 하였다. 최근 들어 활발한 연구가 이루어지고 있는 고빈도(high frequency) 자료에 기초한 변동성 측정방법을 국내 주가에 적용시켜 1분 단위 고빈도 주가로부터 일별 변동성을 계산하였다. 또한, 모형 기반 방법인 GARCH와 자료 기반 방법인 역사적 변동성(historical volatility)을 융합하여 새로운 변동성 측정법을 제안하였다.

• 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.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.515-521
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• 2021

The popularity of Islamic financial instruments among Muslims is not surprising. The Islamic capital market is where sharia-compliant financial assets are transacted. It works parallel to the conventional market and helps investors find sharia-compliant investment opportunities. At a time of collective confusion when the COVID-19 epidemic is contributing to unprecedented change, this paper is keen to understand how attractive conventional and Islamic stock markets have been to investors recently. Second, this paper takes advantage of the time-scale decomposition property of the wavelet to simultaneously capture risk exposure and distinguish the risks faced by short- and long-term investors. To this end, this research conducted a two-step investigation of the daily closing equity market price indices for three Islamic stock markets and their conventional counterparts. Given that different financial decisions occur with greater or less frequency, the paper examines the connectedness of stock markets operating at heterogeneous rates and identifies the timescales using wavelet-DCC-GARCH analysis to take account of both the time and the frequency domains of stock market connectedness. The paper findings highlight the strong evidence of contagion that can be seen in nearly all conventional stock markets in the COVID-19 pandemic; they reach a high level of dependency in such health crises. Furthermore, Islamic stock markets prove to be a rich ground for global diversification.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.1-12
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• 2016

금융시계열은 일반 시계열과는 차별적으로 stylized facts로 불리는 특징을 가지고 있다. 이 특징들은 급첨 성질, 비정규분포, 변동성 집중 및 비대칭성을 포함한다. 이러한 특징들을 설명하기 위해서는 기존의 선형 ARMA 모형에서 벗어난 특수한 모형이 필요하게 되었다. 본 논문은 변동성 모형인 GARCH 형태의 모형을 중심으로 특수 금융시계열 모형들을 소개하고 연관된 통계적 이슈들에 대해 가능한 최근 연구를 중심으로 폭 넓게 조망하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.983-991
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• 2017

본 논문은 고빈도 시계열 자료 분석을 위한 최신 함수-변동성 functional ARCH : fARCH(1) 모형을 독자들에게 소개하고 국내 자료 적합을 예시하고 있다. fARCH(1) 모형을 KOSPI/현대차 1분 단위 고빈도 수익률 자료에 적합하여 기존의 ARCH 모형에서는 할 수 없었던 다이나믹한 일중(intraday) 변동성을 추정할 수 있음을 보여주고 있다.