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DECO 모형과 DCC 모형의 비교분석 = Forecasting Evaluation by DECO and DCC : Evidence from Stock Market
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2013
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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2431-2442(12쪽)
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금융시계열에 있어서 고차원의 행렬을 포함하는 분석은 감각적이고 합리적인 추정에 있어서 일반적인 문제로 여겨지고 있다. 이번 연구는 기존의 DCC 모형에 대한 문제점이었던 추정상의 한계와 고차원의 행렬을 다룰 때 나타나는 문제, 그리고 잔차의 상관관계에 대한 문제점을 보완한 DECO 모형을 실증적으로 비교함으로써 추정된 결과의 변동성을 줄이는데 그 목적을 두었다. 두 모형을 기본으로 하여 국제 원유와 국가별 주식 간 동태적 상관관계를 추정한 결과, DECO 모형에서 기존의 DCC 모형보다 더 낮은 변동성을 포함한 시-가변적 상관계수의 결과를 확인할 수 있었다. 또한 out-of-sample 예측력을 평가한 결과, 모든 표본에서 DECO 모형의 예측력이 더 높다는 것을 입증할 수 있었다.
더보기High dimensional matrix of financial time-series is typical task for sensible estimation. There are different models for same purpose, such as correlation models to create and evaluate portfolio dynamic conditional correlation (DCC) and dynamic equicorrelation (DECO). The primary purposes of this study are comparing the above models and reducing the volatility of estimation results. Estimation results on the basis of the two models using international crude oil price and same but different three countries’ stock price index data, we investigate the better performance of the time-varying conditional correlation including lower volatility in DECO model than DCC model. We show that DECO model perform better in the out-of-sample forecasting performance than DCC model.
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