http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 한희준(Heejoon Han) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
Additive Endogenous Regime Switching GARCH Model
양현진(Hyunjin Yang),한희준(Heejoon Han),김창식(Chang Sik Kim) 한국계량경제학회 2019 JOURNAL OF ECONOMIC THEORY AND ECONOMETRICS Vol.30 No.2
본 논문은 GARCH(1,1) 모형에 변동성 수준이 높은 국면과 낮은 국면을 나타내는 모수를 추가한 새로운 모형을 분석한다. 본 연구에서는 최근 소개된Chang et al. (2017)의내생적국면전환모형(Endogenous Regime Switching Model)을 도입함으로써, 이번 기 금융 시계열의 관측치가 다음 기의 변동성이 높거나 낮은 국면을 결정하는 데에 영향을 미치는 내생성을 허용하는 특징을 지닌다. 미국의 월별 주가지수에 적용한 결과, 내생적 국면전환의 구조가 주가 수익률 변동성의 설명력 및 예측력이 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 변동성의 수준이 높거나 낮은 국면을 결정하는 잠재변수(latent factor)를 추출 하고, Adaptive-LASSO 방법을 이용하여 FRED-MD 데이터베이스의 고차원거시경제변수들 중 어떠한 변수들이 주식시장 변동성의 설명 및 예측에 관련이 있는지를 분석한다. This paper investigates a new volatility model, in which a regime switching parameter representing a high or low volatility level is added in the GARCH(1,1) model. Importantly, the model adopts the endogenous regime switching model recently introduced by Chang et al. (2017) and the future transition between states depends on the current state as well as the realization of the underlying financial time series. Application on the U.S. monthly stock index return series shows that the endogenous regime switching mechanism improves the data fitting and forecasting of stock return volatility. Moreover, using the latent factor xtracted from the model and the FRED-MD data set, we employ the adaptive LASSO method to examine which macroeconomic variables are related to stock market volatility.
-
함수적 회귀 모형을 이용한 한국과 미국 주식시장의 횡단면 분포 간의 관계 분석
김경모 ( Gyung Mo Kim ),한희준 ( Heejoon Han ) 한국경제학회 2019 經濟學硏究 Vol.67 No.2
본 논문은 한국의 KOSPI 지수와 미국의 S&P500 지수를 구성하는 전체 개별 주가 수익률들의 횡단면 분포를 분석의 대상으로 삼고, 함수적 회귀(functional regression)모형을 이용하여 두 주식시장 간의 관계를 분석한다. 일별(daily) 자료를 다루며 전체 2005년 1월부터 2013년 12월까지의 기간을 글로벌 금융위기 기간과 금융위기 전후의 기간들로 나누어 살펴보고 있다. 한국 주식시장 횡단면 분포의 평균, 분산 및 양쪽 꼬리확률들이 미국 주식시장 횡단면 분포의 변화에 어떻게 영향을 받는지를 반응함수(response function)를 통해 살펴보고, 각 평균, 분산 및 양쪽 꼬리확률들의 변동이 미국 주식시장 횡단면 분포의 적률(moment)들의 분산에 의해 얼마나 설명되는지를 분산분해(variance decomposition)를 통해 분석한다. 미국 주식시장 횡단면 분포로부터 한국 주식시장 횡단면 분포의 평균, 분산 및 왼쪽 꼬리확률로의 전이효과는 금융위기 기간에 가장 높아지고 이후 줄어들었으나 금융위기 이전보다는 훨씬 높은 것으로 나타났다. 반면 한국 주식시장 분포의 오른쪽 꼬리확률로의 전이효과는 금융위기 이후의 기간에 더 높아진 것으로 나타났다. This paper investigates spillover effects from the U.S. stock market to the Korean stock market by considering a functional regression model. Instead of using stock market indices, we consider cross-sectional distributions of all stock returns that comprise the KOSPI index and the S&P 500 index. We use daily data from January 2005 to December 2013 and consider three subsamples: pre-crisis, crisis and post-crisis period. We estimate a functional regression model and adopt novel econometric tools recently proposed by Hu et al. (2016) to analyze the relationship between cross-sectional distributions of two stock markets. We use response functions to examine how each moment and tail probability of the Korean stock market distribution react to shocks in the US stock market distribution. We also conduct variance decomposition and provide interpretations on spillover effect from the U.S. stock market to the Korean stock market. The spillover effects to mean, variance and left tail probability were higher in the post-crisis period than in the pre-crisis period and were the highest during the crisis period. On the contrary, the spillover effect to right tail probability was the highest in the post-crisis period.
KCI연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
