• East Asian Economic Review
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• 제25권2호
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• pp.205-230
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• 2021

This study examines the impact of the number of coronavirus cases on regime-switching in stock return volatility. This study documents the empirical evidence that the COVID-19 cases had an asymmetric effect on the regime of stock return volatility. When the stock return is in the low volatility regime, the probability of switching to the high volatility regime in the next trading day increases as the number of cumulative cases increases. In contrast, in the high volatility regime, the effect of cumulative cases on the transition probability is not statistically significant. This study also documents the evidence that the government measures against the pandemic contribute to promoting the high volatility regime of the KOSPI during the pandemic. Besides, this study projects future stock prices through the Monte Carlo simulation based on the estimated parameters and the predicted number of the COVID-19 new cases. Under a scenario where the number of new cases rapidly increases, stock price indices in Korea are expected to be in a downward trend over the next three months. On the other hand, under the moderate scenario and the best scenario, the stock indices are likely to continue to rise.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.501-512
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• 2014

Stylized facts on asset return are fat-tail, asymmetry, volatility clustering and structure changes. This paper simultaneously captures these characteristics by introducing a multi-regime models: Finite mixture distribution and regime switching GARCH model. Analyzing the daily KOSPI return from $4^{th}$ January 2000 to $30^{th}$ June 2014, we find that a two-component mixture of t distribution is a good candidate to describe the shape of the KOSPI return from unconditional and conditional perspectives. Empirical results suggest that the equality assumption on the shape parameter of t distribution yields better discrimination of heterogeneity component in return data. We report the strong regime-dependent characteristics in volatility dynamics with high persistence and asymmetry by employing a regime switching GJR-GARCH model with t innovation model. Compared to two sub-samples, Pre-Crisis (January 2003 ~ December 2007) and Post-Crisis (January 2010 ~ June 2014), we find that the degree of persistence in the Pre-Crisis is higher than in the Post-Crisis along with a strong asymmetry in the low-volatility (high-volatility) regime during the Pre-Crisis (Post-Crisis).

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.85-100
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• 2023

Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권3호
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• pp.393-417
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• 2022

전력시장 도매가격인 전력계통한계가격(System Marginal Price, SMP)의 급등락은 발전 사업자들의 재생에너지 및 기존 신규 발전설비에 대한 투자 결정을 변경하거나 지연시켜 에너지 정책 실현에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 2016~2020년 시간별 데이터를 활용하여 우리나라 SMP 주간 실현 변동성을 측정하고 결정요인을 파악함으로써 SMP 급등락 현상에 대한 정보 제공을 목적으로 한다. 국면전환(regime-switching)을 베이지안 변수선택(Bayesian stochastic selection) 모형에 적용하여 추정한 결과, SMP 고변동·저변동 국면 모두에서 기저 발전인 석탄 및 원자력 발전과 재생에너지인 태양광 발전의 증가는 SMP 변동성을 심화시키고, 가스발전량과 LNG 가격 변화는 고변동 국면에서만 SMP 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 탄소 중립이나 에너지 전환 정책에 따른 재생에너지의 점진적인 확대가 SMP 변동성을 확대할 수 있지만, 재생에너지의 간헐성을 보완하기 위한 가스발전의 증가나 탄소 중립을 위한 석탄발전 감축은 SMP 변동성 증가를 상쇄시키는 역할을 할 수 있음을 시사한다.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.17-39
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• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.29-42
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• 2018

We combine the integer-valued GARCH(1, 1) model with a generalized regime-switching model to propose a dynamic count time series model. Our model adopts Markov-chains with time-varying dependent transition probabilities to model dynamic count time series called the generalized regime-switching integer-valued GARCH(1, 1) (GRS-INGARCH(1, 1)) models. We derive a recursive formula of the conditional probability of the regime in the Markov-chain given the past information, in terms of transition probabilities of the Markov-chain and the Poisson parameters of the INGARCH(1, 1) process. In addition, we also study the forecasting of the Poisson parameter as well as the cumulative impulse response function of the model, which is a measure for the persistence of volatility. A Monte-Carlo simulation is conducted to see the performances of volatility forecasting and behaviors of cumulative impulse response coefficients as well as conditional maximum likelihood estimation; consequently, a real data application is given.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제19권1호
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• pp.49-52
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• 2013

In this paper we provide a valuation formula for a variance swap with regime switching. A variance swap is a forward contract on variance, the square of realized volatility of the underlying asset. We assume that the volatility of underlying asset is governed by Markov regime-switching process with finite states. We find that the proposed model can provide ease of calculation and be superior to the models currently available.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.429-442
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• 2015

변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.297-309
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• 2021

In this study, to capture the skewness and kurtosis detected in both conditional and unconditional return distributions of the stock markets of Kazakhstan and Russia, two versions of normal mixture GARCH models are employed. The data set consists of daily observations of the Kazakhstan and Russia stock prices, and world crude oil price, covering the period from 1 June 2006 through 1 March 2021. From the empirical results, incorporating the long memory effect on the returns not only provides better descriptions of dynamic behaviors of the stock market prices but also plays a significant role in improving a better understanding of the return dynamics. In addition, normal mixture models for time-varying volatility provide a better fit to the conditional densities than the usual GARCH specifications and has an important advantage that the conditional higher moments are time-varying. This implies that the volatility skews implied by normal mixture models are more likely to exhibit the features of risk and the direction of the information flow is regime-dependent. The findings of this study contain useful information for diverse purposes of cross-border stock market players such as asset allocation, portfolio management, risk management, and market regulations.

• 경제분석
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• 제25권3호
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• pp.70-99
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• 2019

본 연구는 주가지수, 원달러 환율, 국채수익률 및 신용스프레드로 구성된 Stochastic volatility-in-mean VAR 모형을 이용하여 금융시장 불확실성이 금융시장에 미치는 효과를 분석하였다. 첫째, 불확실성 증가충격의 효과는 경기후퇴적(recessionary)이며, 특히 주가 하락효과와 원달러 환율 상승효과가 강력한 것으로 나타났다. 둘째, 금융시장 스트레스에 따른 국면전환(regime shift) 효과에 대한 분석에서는 금융시장 위기 기간 중 불확실성의 효과가 평상시에 비해 더욱 강력해진다는 결과를 얻었다. 마지막으로 금융시장 불확실성 증가는 금융부문을 넘어 실물부문까지 영향을 미치는 실질효과 가능성에 대한 증거가 제시되었다.