금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-우도 이노베이션의 멱변환
본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미 지 (unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다. This paper is concerned...
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| Veröffentlicht in: | Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu 2022, Vol.35 (6), p.755-764 |
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| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | kor |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| container_title | Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu |
| container_volume | 35 |
| creator | 정선아 Sunah Chung 황선영 Sun Young Hwang 이성덕 Sung Duck Lee |
| description | 본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미 지 (unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.
This paper is concerned with power transformations in estimating GARCH volatility. To handle a semiparametric case for which the exact likelihood is not known, quasi-likelihood (QL) rather than maximumlikelihood method is investigated to best estimate GARCH via maximizing the information criteria. A power transformation is introduced in the innovation generating QL estimating functions and then optimum power is selected by maximizing the profile information. A combination of two different power transformations is also studied in order to increase the parameter estimation efficiency. Nine domestic stock prices data are analyzed to order to illustrate the main idea of the paper. The data span includes Covid-19 pandemic period in which financial time series are really volatile. |
| format | Article |
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This paper is concerned with power transformations in estimating GARCH volatility. To handle a semiparametric case for which the exact likelihood is not known, quasi-likelihood (QL) rather than maximumlikelihood method is investigated to best estimate GARCH via maximizing the information criteria. A power transformation is introduced in the innovation generating QL estimating functions and then optimum power is selected by maximizing the profile information. A combination of two different power transformations is also studied in order to increase the parameter estimation efficiency. Nine domestic stock prices data are analyzed to order to illustrate the main idea of the paper. The data span includes Covid-19 pandemic period in which financial time series are really volatile.</description><identifier>ISSN: 1225-066X</identifier><identifier>EISSN: 2383-5818</identifier><language>kor</language><publisher>한국통계학회</publisher><subject>GARCH ; information matrix ; power transformation ; quasi-likelihood ; 멱변환 ; 변동성 분석 ; 준-우도 ; 프로파일-정보</subject><ispartof>Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu, 2022, Vol.35 (6), p.755-764</ispartof><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>230,314,780,784,885,4024</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>정선아</creatorcontrib><creatorcontrib>Sunah Chung</creatorcontrib><creatorcontrib>황선영</creatorcontrib><creatorcontrib>Sun Young Hwang</creatorcontrib><creatorcontrib>이성덕</creatorcontrib><creatorcontrib>Sung Duck Lee</creatorcontrib><title>금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-우도 이노베이션의 멱변환</title><title>Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu</title><addtitle>응용통계연구</addtitle><description>본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미 지 (unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.
This paper is concerned with power transformations in estimating GARCH volatility. To handle a semiparametric case for which the exact likelihood is not known, quasi-likelihood (QL) rather than maximumlikelihood method is investigated to best estimate GARCH via maximizing the information criteria. A power transformation is introduced in the innovation generating QL estimating functions and then optimum power is selected by maximizing the profile information. A combination of two different power transformations is also studied in order to increase the parameter estimation efficiency. Nine domestic stock prices data are analyzed to order to illustrate the main idea of the paper. The data span includes Covid-19 pandemic period in which financial time series are really volatile.</description><subject>GARCH</subject><subject>information matrix</subject><subject>power transformation</subject><subject>quasi-likelihood</subject><subject>멱변환</subject><subject>변동성 분석</subject><subject>준-우도</subject><subject>프로파일-정보</subject><issn>1225-066X</issn><issn>2383-5818</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>article</recordtype><sourceid>JDI</sourceid><recordid>eNpFjz9Lw1AUxR-iYKn9BC5ZHAPvf94bS61_ix3s4BaSvARia5FGB7cOKQgOXSymkkIHFzdrq_QzNa_fwQdKvcs9XH7ncO4WKGEiiM0EEtughDBmNuT8ahdUkuQamuEIUyFL4HK1fNT5l6Wf8tU81S8Lq5j3i-FYpzNLfz_r6UhPUkvn6XqUW_qtb-vXj2JoLpNFMVgWn1Mj9CDTk8wq3mfGux5ne2An8jpJWPnbZdA6qrdqJ3ajeXxaqzbstoDSZhRzSjj1hVIBUwKzUHIoAsEhD8PAEVJ4EaUe84l0BCSRoyLu0ZD6KlLUcUgZHPzGtuPkLna7Kum4Z9XzJoYYIygcDKF5nP5z3ftefBOq2HNvjfB6D-5F87COEEWYUWm4_U1eskGIlMj0Ij-A9Xkm</recordid><startdate>2022</startdate><enddate>2022</enddate><creator>정선아</creator><creator>Sunah Chung</creator><creator>황선영</creator><creator>Sun Young Hwang</creator><creator>이성덕</creator><creator>Sung Duck Lee</creator><general>한국통계학회</general><scope>HZB</scope><scope>Q5X</scope><scope>DBRKI</scope><scope>TDB</scope><scope>JDI</scope></search><sort><creationdate>2022</creationdate><title>금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-우도 이노베이션의 멱변환</title><author>정선아 ; Sunah Chung ; 황선영 ; Sun Young Hwang ; 이성덕 ; Sung Duck Lee</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-k809-54264364b8ddc5d825e9608c8606eec7898af44a5b397803f7df6a4e4bdfd4773</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>kor</language><creationdate>2022</creationdate><topic>GARCH</topic><topic>information matrix</topic><topic>power transformation</topic><topic>quasi-likelihood</topic><topic>멱변환</topic><topic>변동성 분석</topic><topic>준-우도</topic><topic>프로파일-정보</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>정선아</creatorcontrib><creatorcontrib>Sunah Chung</creatorcontrib><creatorcontrib>황선영</creatorcontrib><creatorcontrib>Sun Young Hwang</creatorcontrib><creatorcontrib>이성덕</creatorcontrib><creatorcontrib>Sung Duck Lee</creatorcontrib><collection>Korean Studies Information Service System (KISS)</collection><collection>Korean Studies Information Service System (KISS) B-Type</collection><collection>DBPIA - 디비피아</collection><collection>DBPIA</collection><collection>KoreaScience</collection><jtitle>Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>정선아</au><au>Sunah Chung</au><au>황선영</au><au>Sun Young Hwang</au><au>이성덕</au><au>Sung Duck Lee</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-우도 이노베이션의 멱변환</atitle><jtitle>Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu</jtitle><addtitle>응용통계연구</addtitle><date>2022</date><risdate>2022</risdate><volume>35</volume><issue>6</issue><spage>755</spage><epage>764</epage><pages>755-764</pages><issn>1225-066X</issn><eissn>2383-5818</eissn><abstract>본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미 지 (unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.
This paper is concerned with power transformations in estimating GARCH volatility. To handle a semiparametric case for which the exact likelihood is not known, quasi-likelihood (QL) rather than maximumlikelihood method is investigated to best estimate GARCH via maximizing the information criteria. A power transformation is introduced in the innovation generating QL estimating functions and then optimum power is selected by maximizing the profile information. A combination of two different power transformations is also studied in order to increase the parameter estimation efficiency. Nine domestic stock prices data are analyzed to order to illustrate the main idea of the paper. The data span includes Covid-19 pandemic period in which financial time series are really volatile.</abstract><pub>한국통계학회</pub><tpages>10</tpages><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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| identifier | ISSN: 1225-066X |
| ispartof | Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu, 2022, Vol.35 (6), p.755-764 |
| issn | 1225-066X 2383-5818 |
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| recordid | cdi_kisti_ndsl_JAKO202210872001224 |
| source | EZB-FREE-00999 freely available EZB journals |
| subjects | GARCH information matrix power transformation quasi-likelihood 멱변환 변동성 분석 준-우도 프로파일-정보 |
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