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이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석Clustering Korean Stock Return Data Based on GARCH Model
- Other Titles
- Clustering Korean Stock Return Data Based on GARCH Model
- Issue Date
- 2008
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity; conditional variance; clustering analysis.; 일반화 자기회귀 조건부 이분산; 무조건부 분산; 군집분석.
- Citation
- Communications for Statistical Applications and Methods, v.15, no.6, pp.925 - 937
- Indexed
- KCI
- Volume
- 15
- Number
- 6
- Start Page
- 925
- End Page
- 937
- ISSN
- 2287-7843
- Abstract
- 본 논문에서는 주식시장에서 거래되는 다수의 주식거래종목들을 몇 개의 그룹으로 군집화하는 주제를 연구한다. 시간에 관계없이 분산이 일정한 ARMA모형과 다르게, 주가, 환율 등의 금융시계열자료에서는 조건부 이분산성을 따르게 된다. 또한, 많은 사람들이 금융시계열자료에서 관심을 갖는 것은 바로 이 변동성이다. 그러므로, 이 연구에서는 조건부 이분산성을 모형화하기에 적합하다고 알려진 일반화 조건부 이분산성 자기회귀모형에 초점을 맞춘다. 먼저 두 개의 주식종목들 사이에 변동성(volatility)의 유사성 그리고 구조의 유사성을 재는 거리를 정의하고, 모의실험을 수행한다. 실증자료로 최근 3년 동안 관찰된 국내 11개 주가의 수익률을 변동성과 구조에 따라 군집화한다.
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- Appears in
Collections - College of Public Policy > Division of Big Data Science > 1. Journal Articles
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