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확률적 변동성 모형을 이용한 원화 환율 변동성 추정 = Volatility estimation with stochastic volatility model : application in korean exchange market
서명 / 저자 확률적 변동성 모형을 이용한 원화 환율 변동성 추정 = Volatility estimation with stochastic volatility model : application in korean exchange market / 천도현.
저자명 천도현 ; Chun, Dohyun
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2017].
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서울 학위논문 서가

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초록정보

In the empirical study of the KRW exchange rate, GARCH type model was used mainly to explain the volatility of exchange rate. In this paper, we estimate the important KRW exchange rates as a stochastic volatility model, which is known to better estimate the exchange rate series than the GARCH type model. We estimate the volatility of KRW/USD, KRW/JPY, KRW/EURO, and KRW/GBP series with stochastic volatility model and the GARCH (1,1) model and compare each other. As a result, the fit of the stochastic volatility model is higher than the GARCH (1,1) model. The results of the normality test show that GARCH (1,1) does not estimate the extremes of the volatility, while the stochastic volatility model estimates extreme volatility well. The estimation of the extreme value of volatility is considered to be one of the reasons why the stochastic volatility model is more suitable than GARCH (1,1).

기존의 원화 환율의 실증 연구에서는 환율의 변동성을 설명하기 위해 주로 GARCH 타입의 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 GARCH 타입의 모형 보다 환율 변화를 잘 추정하는 것으로 알려진 확률적 변동성 모형으로 주요 원화 환율을 추정하였다. 원-달러, 원-엔, 원-유로, 원-파운드 총 네 개의 주요 환율의 변동성을 확률적 변동성 모형과 GARCH(1,1) 모형을 이용하여 추정하고 비교 분석하였다. 추정 결과 확률적 변동성 모형의 적합도가 GARCH(1,1) 모형보다 높은 것으로 나타났다. 정규성 검정 결과 GARCH(1,1) 모형이 변동성의 극단치를 잘 추정하지 못하는 데 반해 확률의 변동성 모형은 극단적인 변동성 또한 잘 추정하는 것으로 나타났다. 변동성의 극단치 추정 능력은 확률적 변동성 모형이 GARCH(1,1) 모형 보다 더 높은 적합성을 보이는 이유 중 하나로 판단 된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MMT 17017
형태사항 iii, 36 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Dohyun Chun
지도교수의 한글표기 : 김병천
지도교수의 영문표기 : Byung Chun Kim
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 경영공학부,
서지주기 참고문헌: p. 32-34
주제 확률적 변동성 모형
GARCH
원화환율
변동성추정
MCMC
Stochastic Volatility Model
GARCH
KRW exchange rate
Volatility estimation
MCMC
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