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Forecasting the realized volatility of the log returns of the KOSPI using the four types of sampling intervals

Title
Forecasting the realized volatility of the log returns of the KOSPI using the four types of sampling intervals
Other Titles
한국 종합 주가 지수(KOSPI) 로그 수익률의 실현변동성의 4가지 자료 추출 간격에 따른 예측: 1,2,5,10분 간격
Authors
김여경
Issue Date
2015
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
신동완
Abstract
The realized volatilities (RV) of the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) for business time is considered on the basis of the four types of sampling intervals, i.e. one, two, five, and ten minites. For all RVs, aspects of long-memories and asymmetry are investigated. Threshold HAR-RV (THAR-RV) models produce better out-of-sample forecasts than HAR-RV and LHAR-RV models because long-memories and asymmetries are utilized suitably. It is confirmed that forecasts of the RV for 2 minites sampling interval is improved than 1 minite sampling interval if period of the data used in the analysis is more than 4 years and 8 months, i.e. 56 months.;본 논문에서는 한국 종합 주가 지수(KOSPI)의 1,2,5,10분 간격 추출 데이터를 바탕으로 장내 시간 실현변동성(RV)에 대해 연구하였다. 실증적으로 실현변동성의 표본 자기 상관함수로부터 실현변동성이 장기 기억 성질을 지닌다는 점과 로그 수익률의 방향에 따라 실현변동성이 비대칭적 행동 양상을 보인다는 점을 확인하였다. 결과적으로 실현변동성의 장기기억성과 비대칭성을 적절히 반영한 Threshold HAR-RV(THAR-RV) 모형의 예측력이 HAR-RV, LHAR-RV 모형보다 우수한 예측력을 보였다. 또한, 자료 수집 기간이 4년 8개월 이상으로 길어질수록 1분보다 2분 간격 추출 데이터를 분석에 반영하였을 때 예측력이 향상되는 것을 확인하였다. 이는 분석에 사용할 자료의 개수를 반 정도로 줄일 수 있다는 점에서 이점을 가진다.
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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