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      GARCH-ARJI 모형을 활용한 KOSPI 수익률의 변동성에 관한 실증분석 = An Empirical Analysis of KOSPI Volatility Using GARCH-ARJI Model

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      https://www.riss.kr/link?id=A104252267

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      In this paper, we systematically analyzed the variation of KOSPI returns using a GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) model. This model is possibly to capture time varying volatility as well as time varying conditional jump intensity. Thus, we can decompose return volatility into usual variation explained by the GARCH model and unusual variation that resulted from external news or shocks. We found that the jump intensity implied on KOSPI return series clearly shows time varying. We also found that conditional volatility due to jump is generally smaller than that resulted from usual variation. We also analyzed the effect of 9.11 and the 2008 financial crisis on the volatility of KOSPI returns and conclude that there is a strong and persistent impact on the KOSPI from the 2008 financial crisis.
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      In this paper, we systematically analyzed the variation of KOSPI returns using a GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) model. This model is possibly to capture time varying volatility as well as time varying conditional jump intensity. Thus, we c...

      In this paper, we systematically analyzed the variation of KOSPI returns using a GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) model. This model is possibly to capture time varying volatility as well as time varying conditional jump intensity. Thus, we can decompose return volatility into usual variation explained by the GARCH model and unusual variation that resulted from external news or shocks. We found that the jump intensity implied on KOSPI return series clearly shows time varying. We also found that conditional volatility due to jump is generally smaller than that resulted from usual variation. We also analyzed the effect of 9.11 and the 2008 financial crisis on the volatility of KOSPI returns and conclude that there is a strong and persistent impact on the KOSPI from the 2008 financial crisis.

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 논문은 GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) 모형을 활용하여 KOSPI 주가지수의 변동을 체계적으로 분석하였다. GARCH-ARJI 모형은 변동성과 점프 인텐시티의 시간 가변성을 동시에 고려하는 모형으로, 수익률의 조건부 변동성을 GARCH 모형으로 설명할 수 있는 일상적인 변동과 점프에 의해 설명되는 변동의 두 부분으로 나눌 수 있는 장점이 있다. 실증분석 결과, KOSPI 주가 수익률에 내재된 점프 인텐시티가 상수가 아니라 자기 회귀 과정을 따르는 시간 가변성을 뚜렷이 확인할 수 있었고, KOSPI 수익률의 조건부 변동성은 점프로 인한 변동성이 GARCH에 의해 설명되는 일상적인 변동성보다 다소 작게 나타나는 것을 발견할 수 있었다. 추가적으로, 9.11 위기와 2008 금융위기 등의 외부 충격으로 인한 KOSPI 수익률의 변동성에 대한 영향을 분석한 결과, 점프에 의한 영향력은 2008년 금융위기 기간이 9.11 기간보다 크고 지속적임을 발견할 수 있었다.
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      본 논문은 GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) 모형을 활용하여 KOSPI 주가지수의 변동을 체계적으로 분석하였다. GARCH-ARJI 모형은 변동성과 점프 인텐시티의 시간 가변성을 동시에 고려하는 모형...

      본 논문은 GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) 모형을 활용하여 KOSPI 주가지수의 변동을 체계적으로 분석하였다. GARCH-ARJI 모형은 변동성과 점프 인텐시티의 시간 가변성을 동시에 고려하는 모형으로, 수익률의 조건부 변동성을 GARCH 모형으로 설명할 수 있는 일상적인 변동과 점프에 의해 설명되는 변동의 두 부분으로 나눌 수 있는 장점이 있다. 실증분석 결과, KOSPI 주가 수익률에 내재된 점프 인텐시티가 상수가 아니라 자기 회귀 과정을 따르는 시간 가변성을 뚜렷이 확인할 수 있었고, KOSPI 수익률의 조건부 변동성은 점프로 인한 변동성이 GARCH에 의해 설명되는 일상적인 변동성보다 다소 작게 나타나는 것을 발견할 수 있었다. 추가적으로, 9.11 위기와 2008 금융위기 등의 외부 충격으로 인한 KOSPI 수익률의 변동성에 대한 영향을 분석한 결과, 점프에 의한 영향력은 2008년 금융위기 기간이 9.11 기간보다 크고 지속적임을 발견할 수 있었다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 장국현, "한국주식시장의 변동성 다이나믹스와 시간가변적 상관관계에 관한 연구" 12 : 315-340, 1999

      2 구본일, "비대칭 변동성 추정모형의 새로운 대안 : Spline-(E)GARCH Model" 한국재무학회 15 (15): 109-149, 2002

      3 Black, F, "The pricing of options and corporate liabilities" 81 : 637-654, 1973

      4 Pan, J, "The jump-risk premia implicit in options: Evidence from an integrated time-series study" 63 : 3-50, 2002

      5 Andersen, T. G, "Return volatility and trading volume: An information ow interpretation of stochas-tic volatility" 1 : 169-204, 1996

      6 Bates, D. S, "Post-'87 crash fears in the S&P 500 futures option market" 94 : 181-238, 2000

      7 Maheu, J. M, "News Arrival, Jump Dynamics, and Volatility Components for Individual Stock Returns" 59 : 755-793, 2004

      8 Ross, S. A, "Information and volatility: The no-arbitrage martingale approach to timing and reso- lution irrelevancy" 44 : 1-17, 1989

      9 Bollerslev, T, "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity" 31 : 307-327, 1986

      10 김우환, "GARCH-ARJI 모형을 활용한 금융산업의 시스템 리스크에 관한 연구" 예금보험공사 11 (11): 167-187, 2010

      1 장국현, "한국주식시장의 변동성 다이나믹스와 시간가변적 상관관계에 관한 연구" 12 : 315-340, 1999

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      3 Black, F, "The pricing of options and corporate liabilities" 81 : 637-654, 1973

      4 Pan, J, "The jump-risk premia implicit in options: Evidence from an integrated time-series study" 63 : 3-50, 2002

      5 Andersen, T. G, "Return volatility and trading volume: An information ow interpretation of stochas-tic volatility" 1 : 169-204, 1996

      6 Bates, D. S, "Post-'87 crash fears in the S&P 500 futures option market" 94 : 181-238, 2000

      7 Maheu, J. M, "News Arrival, Jump Dynamics, and Volatility Components for Individual Stock Returns" 59 : 755-793, 2004

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      11 Chan, W. H, "Conditional jump dynamics in stock market returns" 20 : 377-389, 2002

      12 Andersen, T. G, "An empirical investigation of continuous-time equity return models" 62 : 1239-1284, 2002

      13 Chernov, M. A., "Alternative models for stock price dynamics" 116 : 225-257, 2003

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      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
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      0.35 0.34 0.565 0.17
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