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MCMC 방법을 이용한 ARMA-GARCH 모형에서의 예측 방법 연구A Study for Forecasting Methods of ARMA-GARCH Model Using MCMC Approach
- Other Titles
- A Study for Forecasting Methods of ARMA-GARCH Model Using MCMC Approach
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 변동성; GARCH; 베이지안 추론; MCMC.; Volatility; GARCH model; Bayesian inference; MCMC.
- Citation
- 응용통계연구, v.24, no.2, pp.293 - 305
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 24
- Number
- 2
- Start Page
- 293
- End Page
- 305
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 변동성은 최근 경제가 급변하면서 옵션의 가격 결정과 자산의 위험관리에서 그 중요성이 더 커지고 있다. 이러한 변동성은 분산을 지칭하며, 위험(risk)을 측정하는 수단이 되므로 정확한 추정과 예측이 매우 필요하다. 본 논문에서는 변동성에 대한 모형으로 오차항이 ARMA(p,q)-GARCH(r,s) 모형을 따르는 회귀모형을 설정하고, 이 모형의 모수에 대해 베이지안 추정법을 제시하였다. 또한 평균과 분산(변동성)에 대한 예측값을 구하고 이에 대한 베이지안 구간추정을 하였다. 이를 500개의 모의실험 자료를 통해 최우추정법과 비교하였다. 뿐만 아니라, 베이지안 방법을 이용하여 Frequentist의 관점에서는 구하기 어려운 GARCH 모형에서의 일종의 단위근이 존재할 확률을 구하였다.
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Related Researcher
- KIM, KEE WHAN
- Department of Economics and Statistics