이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석

Clustering Korean Stock Return Data Based on GARCH Model

초록

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.

키워드

Generalized autoregressive conditional heteroscedasticityconditional varianceclustering analysis.일반화 자기회귀 조건부 이분산무조건부 분산군집분석.
제목
이분산 시계열모형을 이용한 국내주식자료의 군집분석
제목 (타언어)
Clustering Korean Stock Return Data Based on GARCH Model
저자
박만식김나영김희영
발행일
2008
저널명
Communications for Statistical Applications and Methods
15
6
페이지
925 ~ 937