확률적 변동성 모형을 이용한 최적혼합 헤지비율 추정: KOSPI200 지수를 중심으로 Shrinkage Hedge Ratio with Stochastic Volatility Model: Application in KOSPI200 Index

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dc.contributor.author천도현ko
dc.contributor.author김병천ko
dc.contributor.author김지훈ko
dc.date.accessioned2018-12-20T01:50:06Z-
dc.date.available2018-12-20T01:50:06Z-
dc.date.created2018-11-19-
dc.date.created2018-11-19-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citation통계연구, v.23, no.1, pp.72 - 103-
dc.identifier.issn1226-8275-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/247176-
dc.description.abstract본 연구에서는 기존 연구에서 주가지수 변동성을 잘 추정한다고 알려진 확률적 변동성(SV) 모형을 고려한 KOSPI200 최소분산 헤지포트폴리오 성과를 비교하였다. SV모형은 이전에 헤지 전략 연구에서 고려된 적 없었던 모형으로, 본 연구에서 처음 고려하였다는데 의의가 있다. 추정 결과 내표본에서는 SV모형의 헤지성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 시간불변 헤지비율과 SV모형, GARCH모형으로 구한 시간가변 헤지비율을 가중합한 최적혼합 헤지비율(Shrinkage hedge ratio)을 제시하였다. 외표본 분석 결과 본 연구에서 도입한 혼합 헤지포트폴리오가 다양한 헤지기간에서 전반적으로 우수했다. 특히 현실적 헤지기간인 5일 이상의 헤지기간에서 SV모형을 이용한 혼합모형의 성과가 우수함을 보였으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 혼합 SV모형이 실무에서 유용하게 사용할 수 있는 모형이라는 결론을 도출하였다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher통계청-
dc.subject확률적 변동성 모형-
dc.subject헤지비율-
dc.subjectKOSPI200-
dc.subject혼합 헤지 전략-
dc.subjectMCMC-
dc.subjectStochastic Volatility Model-
dc.subjectHedge Ratio-
dc.subjectKOSPI200-
dc.subjectShrinkage Hedge Strategy-
dc.subjectMCMC-
dc.title확률적 변동성 모형을 이용한 최적혼합 헤지비율 추정: KOSPI200 지수를 중심으로-
dc.title.alternativeShrinkage Hedge Ratio with Stochastic Volatility Model: Application in KOSPI200 Index-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume23-
dc.citation.issue1-
dc.citation.beginningpage72-
dc.citation.endingpage103-
dc.citation.publicationname통계연구-
dc.identifier.kciidART002329543-
dc.contributor.localauthor김병천-
dc.contributor.nonIdAuthor김지훈-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.subject.keywordPlus확률적 변동성 모형-
dc.subject.keywordPlus헤지비율-
dc.subject.keywordPlusKOSPI200-
dc.subject.keywordPlus혼합 헤지 전략-
dc.subject.keywordPlusMCMC-
dc.subject.keywordPlusStochastic Volatility Model-
dc.subject.keywordPlusHedge Ratio-
dc.subject.keywordPlusKOSPI200-
dc.subject.keywordPlusShrinkage Hedge Strategy-
dc.subject.keywordPlusMCMC-
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MT-Journal Papers(저널논문)
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