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    한국과 아시아 신흥주식시장 변동성의 효율적인 예측방법에 관한 연구 = An Empirical Study on Efficient Forecasting Method of Korea and Asian Emerging Stock Market`s Volatility

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    https://www.riss.kr/link?id=A87029560

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Ability to forecast volatility of market is critical to analysts, investors and policy makers. A large number of methods are available for forecasting volatility. This study obtains volatility forecasts from time series models. ARMA-ARCH/GARCH time series model is applied to time series of stock index returns. This study uses stock index closing prices of Korea and Asian emerging stock market. This study calculate realized volatility of the stock index prices. Then compare with the volatility forecasts for corresponding horizons(5 trading day and 20 trading day). This study uses two criteria to evaluate forecast efficiency: (a) mean absolute error(MAE) and root mean squares error(RMSE) of forecasted volatility over a particular horizon with respect to volatility realized over that horizons, and (b) test of differences in the means of forecasts compared to realized volatility. The result of this study suggest that the volatility forecasting models of asian emerging stock markets and the forecasting performance of their models are statistically significant.
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    Ability to forecast volatility of market is critical to analysts, investors and policy makers. A large number of methods are available for forecasting volatility. This study obtains volatility forecasts from time series models. ARMA-ARCH/GARCH time se...

    Ability to forecast volatility of market is critical to analysts, investors and policy makers. A large number of methods are available for forecasting volatility. This study obtains volatility forecasts from time series models. ARMA-ARCH/GARCH time series model is applied to time series of stock index returns. This study uses stock index closing prices of Korea and Asian emerging stock market. This study calculate realized volatility of the stock index prices. Then compare with the volatility forecasts for corresponding horizons(5 trading day and 20 trading day). This study uses two criteria to evaluate forecast efficiency: (a) mean absolute error(MAE) and root mean squares error(RMSE) of forecasted volatility over a particular horizon with respect to volatility realized over that horizons, and (b) test of differences in the means of forecasts compared to realized volatility. The result of this study suggest that the volatility forecasting models of asian emerging stock markets and the forecasting performance of their models are statistically significant.

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    참고문헌 (Reference)

    1 이정도, "한국증권시장에서 주식수익률의 시계열상관과 조건부 분산" 20 : 105-138, 1997

    2 장국현, "한국 옵션시장의 변동성 예측과 예측성과 비교에 관한 연구" 9 (9): 51-79, 2001

    3 박동규, "우리나라 주식시장에 있어서의 수익률 변동성의 예측에 대한 연구" 16 : 115-149, 1994

    4 모수원, "아시아 신흥공업국과 미국주식시장의 상호의존성" 한국국제경영학회 14 (14): 79-94, 2003

    5 정정현, "미국과 아시아 주식시장 간의 동조화 변화와 경제적 기본요인" 한국금융공학회 8 (8): 75-108, 2009

    6 남주하, "미국 주식시장의 동아시아 주식시장으로의 비대칭적 변동성 이전효과 분석" 한국국제경제학회 9 (9): 119-148, 2003

    7 조담.Bauer, "미국 주가변동에 대한 아시아 신흥시장의 주가반응에 관한 실증적 연구" 한국재무관리학회 19 (19): 6-157, 2002

    8 Dimson, E, "Volatility Forecasting without Data snooping" 14 : 399-421, 1990

    9 Fleming, J, "The Quality of Market Volatility Forecasts Implied by S&P100 Index Option Prices"

    10 Canina, L, "The Informational Content of Implied Volatility"

    1 이정도, "한국증권시장에서 주식수익률의 시계열상관과 조건부 분산" 20 : 105-138, 1997

    2 장국현, "한국 옵션시장의 변동성 예측과 예측성과 비교에 관한 연구" 9 (9): 51-79, 2001

    3 박동규, "우리나라 주식시장에 있어서의 수익률 변동성의 예측에 대한 연구" 16 : 115-149, 1994

    4 모수원, "아시아 신흥공업국과 미국주식시장의 상호의존성" 한국국제경영학회 14 (14): 79-94, 2003

    5 정정현, "미국과 아시아 주식시장 간의 동조화 변화와 경제적 기본요인" 한국금융공학회 8 (8): 75-108, 2009

    6 남주하, "미국 주식시장의 동아시아 주식시장으로의 비대칭적 변동성 이전효과 분석" 한국국제경제학회 9 (9): 119-148, 2003

    7 조담.Bauer, "미국 주가변동에 대한 아시아 신흥시장의 주가반응에 관한 실증적 연구" 한국재무관리학회 19 (19): 6-157, 2002

    8 Dimson, E, "Volatility Forecasting without Data snooping" 14 : 399-421, 1990

    9 Fleming, J, "The Quality of Market Volatility Forecasts Implied by S&P100 Index Option Prices"

    10 Canina, L, "The Informational Content of Implied Volatility"

    11 Chiras, D. P, "The Information Content of Option Prices and a Test of Market Efficiency" 6 : 213-234, 1978

    12 "Techniques" 20 : 419-438, 1996

    13 Day, T. E, "Stock Market Volatility and the Information Content of Stock Index Options" 52 : 267-287, 1992

    14 Latane, H. A, "Standard Deviation of Stock Price Ratio Implied in Option Price" 31 : 369-381, 1976

    15 Ghysels, E, "Predicting Volatility: Getting the Most Out of Return Data Sampled at Different Frequencies" 131 : 59-95, 2006

    16 Jorion, P, "Predicting Volatility in the Foreign Exchange Market" 50 : 507-528, 1995

    17 Broooks, C, "Predicting Stock Index Volatility: Can Market Volume Help?"

    18 박영규, "KOSPI200변동성 추정과 동태적 헤징전략" 25 : 189-227, 1999

    19 허화, "KOSPI200과 S&P500지수선물가격 변동성의 기간별 예측 효율성에 관한 실증연구 - 시계열예측모형을 이용하여" 23 : 315-333, 2000

    20 정정현, "KOSPI 200 지수의 실현변동성 예측에서의 내재변동성 측정오차의 영향" 한국금융공학회 7 (7): 33-54, 2008

    21 Owain, A. G, "Forecasting Volatility for Options Pricing for the U.K Stock Market" 14 : 55-62, 2001

    22 French, K. R, "Expected Stock Returns and Volatility" 19 : 3-30, 1987

    23 Akgiray, V, "Conditional Heteroscedasticity in Time Series of Stock Returns: Evidence and Forecasts" 62 : 55-80, 1989

    24 Schmalensee, R, "Common Stock Volatility Expectation Implied by Option Price" 33 : 129-147, 1978

    25 Andersen, T. G, "Answering the skeptics: Yes, standard volatility models do provide accurate forecasts"

    26 Brailford, T. J, "An Evaluation of Volatility Forecasting"

    27 Donaldson, R. G, "An Artificial Neural Network GARCH Model for International Stock Return Volatility"

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    2014-03-25 학술지명변경 외국어명 : Korean Association of Financial Engineering -> Korean Journal of Financial Engineering KCI등재
    2014-03-17 학회명변경 영문명 : The Korean Journal Of Financial Engineering -> Korean Association of Financial Engineering KCI등재
    2014-03-14 학술지명변경 외국어명 : The Korean Journal of Financial Engineering -> Korean Association of Financial Engineering KCI등재
    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
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    2016 0.38 0.38 0.55
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.61 0.66 1.029 0
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