이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 박만식 | - |
dc.contributor.author | 김나영 | - |
dc.contributor.author | 김희영 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-09T14:38:20Z | - |
dc.date.available | 2021-09-09T14:38:20Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2008 | - |
dc.identifier.issn | 2287-7843 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/124979 | - |
dc.description.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. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국통계학회 | - |
dc.title | 이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석 | - |
dc.title.alternative | Clustering Korean Stock Return Data Based on GARCH Model | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김희영 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Communications for Statistical Applications and Methods, v.15, no.6, pp.925 - 937 | - |
dc.relation.isPartOf | Communications for Statistical Applications and Methods | - |
dc.citation.title | Communications for Statistical Applications and Methods | - |
dc.citation.volume | 15 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 925 | - |
dc.citation.endPage | 937 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001293291 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity | - |
dc.subject.keywordAuthor | conditional variance | - |
dc.subject.keywordAuthor | clustering analysis. | - |
dc.subject.keywordAuthor | 일반화 자기회귀 조건부 이분산 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 무조건부 분산 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 군집분석. | - |
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