KOSPI200의 변동성 추정에 관한 연구

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dc.contributor.advisor구형건-
dc.contributor.author김동혁-
dc.date.accessioned2019-10-21T07:23:10Z-
dc.date.available2019-10-21T07:23:10Z-
dc.date.issued2014-02-
dc.identifier.other15966-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/18415-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :금융공학과,2014. 2-
dc.description.abstract본 연구에서는 2003년 1월 2일부터 2013년 3월 12일까지의 KOSPI200의 수익률을 이용해 GARCH(1,1)모형에서 산출된 변동성과 공정분산스왑 방법을 통해 산출한 한국시장의 변동성지수(VKOSPI)를 비교하고, 전체구간을 크게 금융위기구간과 비 위기구간으로 나누고, 금융위기구간을 다시 2003년 카드대란, 2007년 Sub Prime Mortgage, 2008년 세계금융위기 그리고 2011년의 유럽 발 재정위기로 다시 나누어 각 구간별로 설명력 정도를 확인하여 위기구간과 비 위기구간의 차이점을 비교하고 이를 해석하였다. 위의 두 모형의 변동성에 대한 설명력을 비교하기 위해서는 기준이 되는 실현변동성을 알아야 한다. 하지만 문제는 실현변동성을 관찰할 수 없다는데 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 30일 역사적 변동성을 채택하여 변동성에 대한 예측력에 대한 비교를 하였다. 전체기간과 각 구간별 검증에서 모두 GARCH(1,1)모형에서 산출한 변동성이 더 좋은 설명력을 갖는 것으로 확인 되었으며, 특이한 점은 유독 세계 금융위기 때에만 높은 설명력을 보이고 설명력정도의 차이가 많이 나지 않는 것으로 확인할 수 있다. 이는 Sub Prime Mortgage사태로 인해 어느 정도 예견된 금융위기였기 때문인 것으로 생각이 된다. 더불어 카드대란과 유럽 발 재정위기 시에는 GARCH(1,1)과 변동성 지수의 설명력 간의 상당한 괴리감을 보여주는 결과를 보여 주었다.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. 서론 4 Ⅱ. 변동성 연구 6 1. 역사적 변동성 6 2. 변동성 지수 6 3. GARCH모형 10 Ⅲ. 기초자료 및 실증분석 12 1. KOSPI200 주가지수 수익률 12 2. 변동성 지수, 역사적 변동성과 GARCH(1,1)변동성의 기초통계량과 실증분석 13 3. 모형설정 및 검증결과 16 4. Chow 단절점 검증을 통한 구간 설정 17 5. 구간별 실증분석 19 Ⅳ. 결론 및 향후과제 25 Ⅴ. 참고문헌 26-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.titleKOSPI200의 변동성 추정에 관한 연구-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.department일반대학원 금융공학과-
dc.date.awarded2014. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId608595-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000015966-
dc.title.subtitle변동성 지수(VKOSPI)와 GARCH모형 간의 비교-
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Graduate School of Ajou University > Department of Financial Engineering > 3. Theses(Master)
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