Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 신동완 | - |
dc.contributor.author | 김수정 | - |
dc.creator | 김수정 | - |
dc.date.accessioned | 2016-08-25T10:08:00Z | - |
dc.date.available | 2016-08-25T10:08:00Z | - |
dc.date.issued | 2010 | - |
dc.identifier.other | OAK-000000057289 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/185264 | - |
dc.identifier.uri | http://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000057289 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 AR(1)-GARCH(1,1)모형과 AR(1)-IGARCH(1,1)모형을 이용하여 주가의 변동성을 추정 및 예측하였고, 그 후 실제분산(true variance)의 대용치인 실현변동성(realized variance)을 이용하여 추정된 두 모형의 적합성을 비교하였다. 이를 위해 KOSPI200 종합주가지수와 임의로 선정한 5개 기업의 주가 데이터를 사용하였다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 위의 두 모형의 적합성 비교를 위해 사용된 실현변동성(realized variance)이 실제분산의 대용치로서 일일변동성보다 실제로 더 유용한 값인지 알아보았다. 그 결과 실현변동성이 일일변동성에 비해 실제분산의 대용치로 사용하기에 더 유용한 값임을 확인 하였다. 본 논문은 주가 변동성 모형비교의 기준으로 고빈도 데이터(high -frequency data)를 이용한 실현변동성(realized variance)을 사용하였다는데 의의가 있다.;This paper shows the comparison on forecasting volatility of stock price between the AR(1)-GARCH(1,1)model and the AR(1)-IGARCH(1,1)model by using a realized variance as a true variance. This analysis randomly selected the stock price of five companies and used KOSPI200. Also, through simulation, we found that a realized variance has greater value than a daily variance as a true variance for comparing forecasting volatility of stock price. As a result, in this study, a realized variance was used to compare models for volatility of stock price based on high-frequency data instead of a daily variance. | - |
dc.description.tableofcontents | Ⅰ. 서론 = 1 Ⅱ. 이론적 연구 = 3 A. 실현변동성(Realized Variance) = 3 B. GARCH모형 = 4 C. IGARCH모형 = 6 Ⅲ. 실증분석 = 8 A. 자료설명 = 8 B. 분석과정 = 9 C. 분석결과 = 11 Ⅳ. 시뮬레이션 = 24 Ⅴ. 요약 및 결론 = 29 참고문헌 = 30 부록1. 로그수익률의 일별 1차 자기상관 그래프 = 32 부록2. 기간을 반으로 나누었을 때 분산 = 34 ABSTRACT = 35 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 1049613 bytes | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 이화여자대학교 대학원 | - |
dc.title | 실현변동성을 이용한 변동성의 예측 평가 | - |
dc.type | Master's Thesis | - |
dc.format.page | ⅶ, 35 p. | - |
dc.identifier.thesisdegree | Master | - |
dc.identifier.major | 대학원 통계학과 | - |
dc.date.awarded | 2010. 2 | - |