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이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석

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dc.contributor.author박만식-
dc.contributor.author김나영-
dc.contributor.author김희영-
dc.date.accessioned2021-09-09T14:38:20Z-
dc.date.available2021-09-09T14:38:20Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2008-
dc.identifier.issn2287-7843-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/124979-
dc.description.abstract본 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.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국통계학회-
dc.title이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석-
dc.title.alternativeClustering Korean Stock Return Data Based on GARCH Model-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor김희영-
dc.identifier.bibliographicCitationCommunications for Statistical Applications and Methods, v.15, no.6, pp.925 - 937-
dc.relation.isPartOfCommunications for Statistical Applications and Methods-
dc.citation.titleCommunications for Statistical Applications and Methods-
dc.citation.volume15-
dc.citation.number6-
dc.citation.startPage925-
dc.citation.endPage937-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART001293291-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorGeneralized autoregressive conditional heteroscedasticity-
dc.subject.keywordAuthorconditional variance-
dc.subject.keywordAuthorclustering analysis.-
dc.subject.keywordAuthor일반화 자기회귀 조건부 이분산-
dc.subject.keywordAuthor무조건부 분산-
dc.subject.keywordAuthor군집분석.-
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Kim, Hee Young
공공정책대학 (빅데이터사이언스학부)
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