주식시장의 일중 변동성 패턴을 이용한 변동성 예측력 제고 효과
- 주제(키워드) 일중변동성
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이한식
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경제학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046541
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초록/요약
본 논문은 2003년 1월 2일부터 2010년 9월 30일까지의 5분별, 10분별, 30분별, 60분별 KOSPI 지수 자료를 이용하여 일중 변동성을 예측할 때 일중 변동성의 주기적 패턴을 고려함으로써 나타나는 예측력 개선 여부에 대하여 분석하고 있다. 우선 KOSPI시장에선 비대칭적인 U자 형태의 변동성의 주기적 패턴을 발견할 수 있었다. 이를 변동성 예측과정에서 감안하기 위하여 Flexible Fourier Function(FFF)을 이용하여 주기적 패턴을 숫자로 추정하였다. 이와 같이 추정된 주기적 패턴을 고려한 수익률 자료를 사용할 경우 GARCH 유형 모형을 통한 일중 변동성 예측의 정확성이 높아진다는 것을 발견할 수 있었다.
more초록/요약
This paper is using 5minutes, 10minutes, 30minutes and 60minutes term KOSPI indexes from January 2 2003 to September 30 2010 to analyze whether intraday volatility forecasting gets improved as we account for existing periodic patterns of intraday volatility. First of all, I found out that volatility of the KOSPI returns exhibits an asymmetric U-shaped intraday periodic pattern. To consider these patterns in process of volatility forecasting I used Flexible Fourier Function(FFF) to estimate them numerically. I found out that using GARCH-type volatility model with return data which patterns are accounted for improves precision of intraday volatility forecasting.
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