In describing the stock price process, it is one of the most important to estimate volatility at. We explain the behavior of stock price process by using some simplified version of generalized Wiener process. First, we estimate volatility from real data, Korea Composite Stock Price Index(KOSPI) 200. Also we review three famous methods(autoregressive conditional heteroscedasticity(ARCH) model, exponentially weighted moving average(EWMA) model and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity(GARCH) (1,1) model) for estimating the cur-rent level of volatility. Employing EWMA model, we estimate the cur-rent level of KOSPI 200.
주식가격의 확률과정에서 변동성 $σ_t$을 추정하는 것은 매우 중요하다. 변동성은 여러 가지 방법으로 추정되어질 수 있다. 본 논문에서는, 먼저 주식가격의 확률과정에 대해 설명하고, 한국 주식 시장의 실제 데이타인 KOSPI 200을 사용하여 유동성을 추정한다. 또한 현재 레벨의 유동성 추정의 유명한 방법인 ARCH 모델, EWMA 모델 그리고 GARCH 모델에 대해 간단히 살펴본 후, EWMA 모델을 적용하여 KOSPI 200의 현재 레벨의 유동성을 추정한다.
