Gaussian Process를 이용한 Stochastic Volatility Modeling = Modeling Stochastic Volatility Using Gaussian Processes
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2016
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Korean
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학술저널
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101-113(13쪽)
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금융시장에서 시간에 따라 변화하는 주가나 수익률 혹은 변동성등을 예측하는 것은 오랜 시간동안 많은 사람들의 관심을 받아왔다. 본 논문에서는 Bayesian Regression 모델에 기반한 Gaussian Process를 이용해 Stochastic Volatility Model을 개발하려고 한다. Gaussian Process는 Bayesian 통계학에 기반을 두고 있기 때문에 명확한 모델을 알지 못해도, 관측값들을 이용해 변동성을 추정해볼 수 있고, 학습된 모델을 재활용해 지속적으로 학습을 시킬 수 있는 장점이 있다. 이렇게 학습된 모델을 이용해 변동성을 예측할 수 있고, 그 예측의 신뢰구간을 확인함으로써 예측에 대한 확률을 추정하는 것도 가능하다. 제시된 Gaussian Process를 이용한 Stochastic Volatility Model은 Non-parametric이기 때문에 특별한 유의사항 없이 편리하게 활용할 수 있다는 것도 중요한 장점이라고 할 수 있다. Gaussian Process의 유연성과 적용성은 변동성 모델링뿐만 아니라 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 보여준다. 개발된 모델을 KOSPI와 신한지주에 적용해보고 해당 종목들의 변동성을 비교적 잘 반영한다는 것을 확인 할 수 있었다.
더보기Predicting volatility, stock price or daily return have been interesting issues in financial market for decades. In this paper, we are going to present a way of creating a Stochastic volatility model by gaussian process. Gaussian process is based on bayesian statistics, so it does not demand a specific model but request observed data to complete the model. and, it allows to retrain the model with newly observed data without training the model from the scratch. Predicting volatility is also possible with the trained model. The model also provides critical interval on the predicted volatility, so it can compute probability of the predicted volatility. One of the explained model`s beauty is it has no special restriction on it to use. The flexibility and adaptability of Gaussian Process might show expansion to various kinds of application. To demonstrate effectiveness of the model, we apply it to model volatility of KOSPI and Shinhan holdings, and found it working well
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