비대칭-비정상 변동성 모형 평가를 위한 모수적-붓스트랩 (Asymmetric and non-stationary GARCH($1,1$) models: parametric bootstrap to evaluate forecasting performance)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 34권 / 4호 / 611 ~ 622페이지
· 저자명 : 최선우, 윤재은, 이성덕, 황선영

초록

본 논문에서는 변동성의 비대칭성과 비정상성을 동시에 고려하고 있다. 다양한 변동성 모형을 분석하고 있으며 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 변동성 모형의 예측성능을 비교하고 있다. 오차항 분포로서 표준정규분포 및 표준화 $t$-분포를 고려하였으며 $1-$시차 후 예측과 $2-$시차 후 예측을 미국의 다우지수 사례를 통해 설명하였다.

영어초록

With a wide recognition that financial time series typically exhibits asymmetry patterns in volatility so called leverage effects, various asymmetric GARCH($1,1$) processes have been introduced to investigate asymmetric volatilities. A lot of researches have also been directed to non-stationary volatilities to deal with frequent high ups and downs in financial time series. This article is concerned with both asymmetric and non-stationary GARCH-type models. As a subsequent paper of Choi {\it et al.} (2020), we review various asymmetric and non-stationary GARCH($1,1$) processes, and in turn propose how to compare competing models using a parametric bootstrap methodology. As an illustration, Dow Jones Industrial Average (DJIA) is analyzed.

참고자료

· 없음