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KOSPI 200을 이용한 국면전환 연속시간 확률 변동성 모형의 추정 = Estimation of Regime-Switching Continuous-Time Stochastic Volatility Models Using KOSPI 200
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2019
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Korean
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This article estimates regime-switching continuous-time stochastic volatility models using daily KOSPI 200. We consider single regime Heston, GARCH, and CEV stochastic volatility models and 6 regime-switching stochastic volatility models which have two different regimes L and H. We employ Hamilton algorithm (Hamilton (1989)) to compute the log-likelihood and to apply MLE. Because the true transition probability density functions (TPDFs) of our stochastic volatility models are unknown, we use Ait-Sahalia (2008) and Choi (2015b) to obtain closed-form approximate TPDF. The regime-switching CEV model where the transition probability is allowed to vary over time has been found to be the best to explain the movements of KOSPI 200. Regime L has a stronger leverage effect than regime H. Comparing to regime L, the volatility variable tends to revert to its long-run mean level more rapidly, the volatility of volatility variable is greater, the probability of staying in the same regime H in the next period is bigger in regime H. And the transition probability varies with time depending on the stock price rather than the volatility. When the probabilities of regime H are high we could identify various economic and political events between South Korea and North Korea or inside or outside South Korea that could have affected Korean stock market.
더보기이 논문에서는 KOSPI 200 일별 자료를 이용해 국면전환 (regime-switching) 연속시간 (continuous-time) 확률 변동성 (stochastic volatility) 모형들을 추정한다. 단일국면 Heston, GARCH, 그리고 CEV 확률 변동성 모형들과 두 가지 다른 국면 L과 H이 있는 6개의 국면전환 확률 변동성 모형들을 고려한다. 추정 방법은 해밀턴 알고리즘 (Hamilton (1989))을 이용해 우도 함수의 값을 계산하고 최우추정법을 이용한다. 우리의 확률 변동성 모형들의 전이 확률밀도 함수들을 알지 못하기에 Ait-Sahalia (2008)와 Choi (2015b)를 이용해 근사적이고 구체적인 식으로 구한다. 전이 확률이 시간에 따라 변하는 경우의 국면전환 CEV 모형이 KOSPI 200 자료를 가장 잘 설명한다는 추정 결과를 얻었다. L국면이 H국면보다 레버리지 효과가 더 컸다. 그리고 국면 L과 비교해 국면 H에서 변동성 변수가 장기적인 평균 수준으로 더 빨리 돌아오는 경향이 있었고, 변동성 변수의 변동성도 더 컸으며, 국면 H에 있을 때 다음 기에 같은 국면에 있을 확률이 더 컸고, 전이확률이 변동성 변수 보다는 주가에 의존하며 시간에 따라 변한다는 결과를 얻었다. 국면 H에 있을 확률이 높았던 시기에는 남북 관계나 대내외적으로 한국 주식 시장에 영향을 줄 수 있는 정치, 경제적인 여러 사건들이 있는 경우가 많았다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-04-10 | 통합 | KCI등재 | |
2020-04-01 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of Economic Theory and Econometrics(JETEM) -> Journal of Economic Theory and Econometrics | KCI등재 |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2014-03-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (기타) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-12-01 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of Economic Theory and Econometrics(JETEM) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.09 | 0.09 | 0.08 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.09 | 0.07 | 0.363 | 0.06 |
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